3月1日,DeepSeek于知乎开设官方账号,发布《DeepSeek-V3/R1推理系统概览》技术文章,首次公布模型推理系统优化细节,并披露成本利润率关键信息。
文章写道:“DeepSeek-V3 / R1推理系统的优化目标是更大的吞吐、更低的延迟。”为实现这两个目标,DeepSeek的方案是使用大规模跨节点专家并行(EP),但该方案也增加了系统复杂性。文章的主要内容就是关于如何使用EP增长批量大小(batch size)、隐藏传输耗时以及进行负载均衡。
文章还率先披露了DeepSeek的理论成本和利润率等关键信息。“假定GPU租赁成本为2美金/小时,总成本为$87,072/天。……如果所有 tokens全部按照DeepSeek R1的定价计算,理论上一天的总收入为$562,027,成本利润率为545%。”
※ 编辑:周详 ※ 校对:刘子纯
※ 审核:易福进 谢祯
※ 来源:潇湘晨报、第一财经
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