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【新智元导读】DeepSeek公开推理系统架构，资本利润率可达545%！来日还有更大惊喜吗？

就在刚刚，当 全球认为开源周还是收尾的时辰，真「Open AI」DeepSeek带来了压轴大戏——DeepSeek-V3/R1推理系统，全面揭秘！

浑沌量和蔓延优化：

跨节点高效并行（EP）驱动的批处理推广

估计与通讯并行处理

智能负载平衡

在线事业性能数据：

每个H800节点每秒处理73,700/14,800输入/输出token

资本利润率高达545%

DeepSeek暗示，但愿本周分享的技能认识能为开源社区带来价值，共同鼓励通用东说念主工智能的发展主义。

看到这里，网友皆惊了！

是以，基本免费的DeepSeek资本利润率高达545%，而号称宇宙最贵的OpenAI却在亏欠？

系统策画原则

浅易来说，DeepSeek-V3/R1推理事业的优化主义是：提高浑沌量和裁减蔓延。

为了收场这两个主义，团队采用了跨节点巨匠并行（Expert Parallelism，EP）技能。

领先，EP权臣扩大了批处理鸿沟，提高了GPU矩阵估计拆伙，从而培植浑沌量。

其次，EP将巨匠模块分散在不同GPU上，每个GPU仅处理小数巨匠模块（减少内存打听需求），从而裁减蔓延。

可是，EP也增多了系统复杂度，主要体目下两个方面：

EP引入了跨节点通讯。为了优化浑沌量，需要策画合理的估计职责流，使通讯历程与估计历程简略并行进行。

EP波及多个节点，因此势必需要数据并行（Data Parallelism，DP），并条目在不同DP实例之间进行负载平衡。

为此，DeepSeek通过以下方式猛烈这些挑战：

应用EP技能推广批处理鸿沟

将通讯蔓延与估计历程疏导处理

收场存效的负载平衡

大鸿沟跨节点巨匠并行（EP）

DeepSeek-V3/R1中包含多量巨匠模块：每层256个巨匠中仅激活8个，是以模子的高寥落性特色条目采用极大的举座批处理鸿沟。

这么能力确保每个巨匠模块取得饱胀的批处理量，从而收场更高的浑沌量和更低的蔓延。因此，大鸿沟跨节点EP技能成为必不成少的取舍。

DeepSeek采用了预填充-解码解耦架构（prefill-decode disaggregation architecture），在预填充妥协码阶段分袂采用不同进程的并行计策：

预填充阶段「路由巨匠EP32，MLA/分享巨匠DP32」：每个部署单位杰出4个节点，成立32个冗余路由巨匠，每个GPU致密处理9个路由巨匠和1个分享巨匠。

解码阶段「路由巨匠EP144，MLA/分享巨匠DP144」：每个部署单位杰出18个节点，成立32个冗余路由巨匠，每个GPU处置2个路由巨匠和1个分享巨匠。

估计-通讯疏导处理

大鸿沟跨节点EP技能引入了权臣的通讯支出。

为了缓解这一问题，采用dual-batch疏导计策，将消失批恳求分割为两个microbatch，以荫藏通讯资本并提高举座浑沌量。

在预填充阶段，两个microbatch瓜代践诺，一个microbatch的通讯支出被另一个microbatch的估计历程所阴私。

在解码阶段，各践诺阶段的时长存在扞拒衡征象。

为此，需要将安妥力层细分为两个规范，并采用五阶段活水线（5-stage pipeline）技能，收场估计与通讯的无缝疏导。

收场最优负载平衡

大鸿沟并行（包括数据并行DP和巨匠并行EP）带来了一个关键挑战：若是单个GPU在估计或通讯方面过载，它将成为通盘系统的性能瓶颈，导致系统速率下落，同期变成其他GPU资源闲置。

为了最大逝世地提高资源应用率，DeepSeek的主义是在扫数GPU上收场估计和通讯负载的平衡。

1. 预填充阶段负载平衡器

关键问题：不同数据并行实例之间的恳求数目和序列长度相反导致中枢安妥力估计和分发发送负载扞拒衡。

优化主义：

平衡各GPU之间的中枢安妥力估计（中枢安妥力估计负载平衡）；

平衡每个GPU处理的输入token数目（分发发送负载平衡），幸免特定GPU出现处理蔓延。

2. 解码阶段负载平衡器

关键问题：数据并行实例之间恳求数目和序列长度不均导致中枢安妥力估计（与KV缓存使用干系）和分发发送负载的相反。

优化主义：

平衡各GPU之间的KV缓存（KVCache）使用（中枢安妥力估计负载平衡）；

平衡每个GPU的恳求处理数目（分发发送负载平衡）。

3. 巨匠并行负载平衡器

关键问题：在羼杂巨匠模子（Mixture of Experts，MoE）中，存在自然的高负载巨匠，导致不同GPU上的巨匠估计职责负载扞拒衡。

优化主义：

平衡每个GPU上的巨匠估计职责量（即最小化扫数GPU中的最大分发摄取负载）。

DeepSeek在线推理系统图示

DeepSeek在线事业统计数据

扫数DeepSeek-V3/R1推理事业均在H800 GPU上初始，精度与测验保抓一致。

具体而言，矩阵乘法和分发传输采用与测验一致的FP8格式，而中枢MLA估计和组合传输使用BF16格式，确保最好的事业性能。

此外，由于白昼事业负载高而夜间负载低，团队采用了一种篡改的机制：

在白昼岑岭时段，扫数节点皆部署推理事业； 在夜间低负载时段，减少推理节点并将资源分拨给接头和测验。

在已往24小时内（02月27日中午12:00至02月28日中午12:00），V3和R1推理事业的估计峰值节点占用达到278个，平均占用226.75个节点（每个节点包含8个H800 GPU）。

假定租出一个H800 GPU的资本为每小时2好意思元，逐日总资本为87,072好意思元。

在24小时统计期内，V3和R1：

总输入token：6080亿，其中3420亿token（56.3%）掷中磁盘上的KV缓存。

总输出token：1680亿。平均输出速率为每秒20-22个token，每个输出token的平均KV缓存长度为4,989个token。

每个H800节点在预填充阶段提供平均约7.37万token/秒的输入浑沌量（包括缓存掷中），或在解码阶段提供约1.48万token/秒的输出浑沌量。

上述统计数据包括来自网页、APP和API的所灵验户恳求。

若是扫数token皆按照下列DeepSeek-R1的订价计费，逐日总收入将达到562,027好意思元，利润率为545%。

R1订价：输入token（缓存掷中）每百万0.14好意思元，输入token（缓存未掷中）每百万0.55好意思元，输出token每百万2.19好意思元。

可是，骨子收入大幅低于此数字，原因如下：

DeepSeek-V3的订价权臣低于R1

惟有部分服求收场了交易化（网页和APP打听仍然免费）

在非岑岭时段自动应用夜间扣头

参考贵府：

https://x.com/deepseek_ai/status/1895688300574462431