Mise à jour de DeepSeek V3 : Puissance de calcul et Algorithme en harmonie
Récemment, DeepSeek a réalisé une avancée majeure dans le domaine des modèles d'intelligence artificielle, en lançant la version DeepSeek-V3-0324 avec un nombre de paramètres atteignant 685 milliards. Cette mise à jour améliore considérablement les performances du modèle en matière de capacités de code, de conception UI et de capacités d'inférence.
Lors de la récente conférence GTC 2025, un cadre supérieur d'une célèbre entreprise technologique a vivement loué les réalisations de DeepSeek. Il a souligné que l'idée selon laquelle le modèle efficace de DeepSeek réduirait la demande de puces haute performance était erronée. En fait, les besoins de calcul à l'avenir ne feront qu'augmenter.
DeepSeek, en tant qu'exemple d'innovation algorithmique, a suscité de vastes discussions dans l'industrie sur la relation entre le matériel informatique haute performance. Cet article explorera en profondeur l'impact profond de la Puissance de calcul et de l'Algorithme sur le développement de l'industrie de l'intelligence artificielle.
Puissance de calcul et développement collaboratif de l'algorithme
Dans le domaine de l'intelligence artificielle, l'augmentation de la puissance de calcul fournit une base d'exécution pour des algorithmes plus complexes, permettant aux modèles de traiter des données à plus grande échelle et d'apprendre des motifs plus complexes. En même temps, l'optimisation des algorithmes peut utiliser la puissance de calcul de manière plus efficace, améliorant ainsi l'efficacité de l'utilisation des ressources de calcul.
La relation symbiotique entre la puissance de calcul et l'algorithme est en train de remodeler le paysage de l'industrie de l'intelligence artificielle :
Diversification des routes technologiques : certaines entreprises s'efforcent de construire des clusters de Puissance de calcul très grands, tandis que d'autres se concentrent sur l'optimisation de l'Algorithme, formant ainsi différentes écoles techniques.
Reconstruction de la chaîne industrielle : certaines entreprises sont devenues des leaders de la puissance de calcul en intelligence artificielle grâce à des écosystèmes, tandis que les fournisseurs de services cloud ont réduit le seuil de déploiement grâce à des services de puissance de calcul élastique.
Ajustement de la répartition des ressources : Les entreprises cherchent à équilibrer leurs investissements dans les infrastructures matérielles et le développement d'algorithmes efficaces.
Émergence des communautés open source : Les modèles open source tels que DeepSeek, LLaMA permettent de partager les innovations algorithmiques et les résultats d'optimisation de la puissance de calcul, accélérant ainsi l'itération et la diffusion technologique.
Innovation technologique de DeepSeek
La montée rapide de DeepSeek est indissociable de son innovation technologique. Voici une explication simple de ses principales innovations technologiques :
Optimisation de l'architecture du modèle
DeepSeek adopte une architecture combinant Transformer et MOE (Mixture of Experts), et introduit un mécanisme d'attention latente multi-tête (Multi-Head Latent Attention, MLA). Cette architecture fonctionne comme une équipe efficace, le Transformer s'occupant des tâches courantes, tandis que le MOE agit comme un groupe d'experts, chaque expert ayant sa propre spécialité. Lorsqu'un problème spécifique se présente, l'expert le plus compétent se charge de la résolution, ce qui améliore considérablement l'efficacité et la précision du modèle. Le mécanisme MLA permet au modèle de prêter attention de manière plus flexible à différents détails importants, améliorant encore les performances.
Méthodes d'entraînement innovantes
DeepSeek a proposé un cadre d'entraînement à précision mixte FP8. Ce cadre agit comme un répartiteur de ressources intelligent, capable de sélectionner dynamiquement la précision de calcul appropriée en fonction des besoins à différentes étapes du processus d'entraînement. Il utilise une précision plus élevée lorsque des calculs de haute précision sont nécessaires, garantissant ainsi l'exactitude du modèle ; et il réduit la précision lorsque des précisions plus faibles sont acceptables, ce qui permet d'économiser des ressources de calcul, d'augmenter la vitesse d'entraînement et de réduire l'occupation de la mémoire.
Amélioration de l'efficacité de l'algorithme
Lors de la phase d'inférence, DeepSeek a introduit la technologie de Prédiction Multi-token (Multi-token Prediction, MTP). Les méthodes d'inférence traditionnelles se déroulent étape par étape, prédisant un seul Token à chaque étape. En revanche, la technologie MTP permet de prédire plusieurs Tokens à la fois, ce qui accélère considérablement la vitesse d'inférence tout en réduisant les coûts d'inférence.
Percée de l'algorithme d'apprentissage par renforcement
L'algorithme d'apprentissage par renforcement GRPO (Optimisation Généralisée Récompense-Pénalisation) de DeepSeek optimise le processus d'entraînement du modèle. C'est comme équiper le modèle d'un coach efficace, guidant l'apprentissage du modèle vers de meilleurs comportements par le biais de récompenses et de pénalités. Comparé aux algorithmes d'apprentissage par renforcement traditionnels, le nouvel algorithme est plus efficace, capable de réduire les calculs inutiles tout en garantissant une amélioration des performances du modèle, réalisant ainsi un équilibre entre performance et coût.
Ces innovations ont formé un système technologique complet, réduisant la Puissance de calcul nécessaire sur toute la chaîne, de l'entraînement à l'inférence. Maintenant, des cartes graphiques de consommation ordinaires peuvent exécuter de puissants modèles d'intelligence artificielle, abaissant considérablement le seuil d'entrée pour les applications d'intelligence artificielle, permettant à plus de développeurs et d'entreprises de participer à l'innovation en intelligence artificielle.
Impact sur le matériel de calcul haute performance
Certaines opinions soutiennent que DeepSeek contourne certaines couches logicielles, réduisant ainsi la dépendance à des matériels spécifiques. En réalité, DeepSeek optimise les algorithmes en manipulant directement l'ensemble d'instructions sous-jacent. Cette méthode permet à DeepSeek d'atteindre un réglage de performance plus précis.
Cette approche a un impact à double tranchant sur les fabricants de matériel informatique haute performance. D'une part, le lien entre DeepSeek et le matériel ainsi que l'écosystème s'est renforcé, et la réduction des barrières d'entrée pour les applications d'intelligence artificielle pourrait élargir la taille globale du marché. D'autre part, l'optimisation de l'algorithme de DeepSeek pourrait modifier la structure de la demande du marché pour les puces haut de gamme, certains modèles d'intelligence artificielle qui nécessitaient auparavant des GPU de premier ordre pourraient désormais fonctionner efficacement sur des cartes graphiques de milieu de gamme voire d'entrée de gamme.
Signification pour l'industrie de l'intelligence artificielle
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre une nouvelle voie de percée technologique pour l'industrie de l'intelligence artificielle. Dans un contexte de restriction de l'approvisionnement en puces haut de gamme, l'idée de "logiciel complétant le matériel" réduit la dépendance aux puces importées de première qualité.
En amont, des algorithmes efficaces ont réduit la pression sur les besoins en puissance de calcul, permettant aux fournisseurs de services de puissance de calcul d'optimiser les logiciels pour prolonger la durée d'utilisation du matériel et améliorer le retour sur investissement. En aval, les modèles open source optimisés ont abaissé le seuil d'entrée pour le développement d'applications d'intelligence artificielle. De nombreuses petites et moyennes entreprises, sans avoir besoin de ressources massives en puissance de calcul, peuvent également développer des applications compétitives basées sur le modèle DeepSeek, ce qui donnera naissance à l'émergence de davantage de solutions d'intelligence artificielle dans des domaines verticaux.
Impact profond sur Web3+AI
Infrastructure AI décentralisée
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre une nouvelle dynamique pour l'infrastructure AI Web3. L'architecture innovante, les algorithmes efficaces et les besoins en puissance de calcul réduits rendent possible le raisonnement AI décentralisé. L'architecture MoE est naturellement adaptée au déploiement distribué, différents nœuds peuvent détenir différents réseaux d'experts, sans qu'un nœud unique ait besoin de stocker le modèle complet, ce qui réduit considérablement les exigences de stockage et de calcul d'un seul nœud, augmentant ainsi la flexibilité et l'efficacité du modèle.
Le cadre d'entraînement FP8 réduit encore la demande en ressources de calcul haut de gamme, permettant ainsi à davantage de ressources de calcul d'être intégrées dans le réseau de nœuds. Cela abaisse non seulement le seuil de participation au calcul décentralisé de l'IA, mais améliore également la capacité de calcul et l'efficacité de l'ensemble du réseau.
Système multi-agents
Optimisation des stratégies de trading intelligent : grâce à l'analyse des données du marché en temps réel, à la prévision des fluctuations de prix à court terme, à l'exécution des transactions sur la chaîne et à la supervision des résultats des transactions, plusieurs agents coopératifs aident les utilisateurs à obtenir de meilleurs rendements.
Exécution automatisée des contrats intelligents : surveillance des contrats intelligents, exécution des contrats intelligents, supervision des résultats d'exécution, etc. Les agents fonctionnent en synergie pour réaliser l'automatisation de logiques d'affaires plus complexes.
Gestion de portefeuille personnalisée : L'intelligence artificielle aide les utilisateurs à trouver en temps réel les meilleures opportunités de mise en gage ou de fourniture de liquidité en fonction de leurs préférences de risque, de leurs objectifs d'investissement et de leur situation financière.
Conclusion
DeepSeek cherche à faire des percées grâce à l'innovation algorithmique sous des contraintes de Puissance de calcul, ouvrant ainsi une voie de développement différencié pour l'industrie de l'intelligence artificielle. En abaissant les barrières d'application, en favorisant la fusion de Web3 et de l'IA, en réduisant la dépendance aux puces haut de gamme et en habilitant l'innovation financière, ces impacts sont en train de remodeler le paysage de l'économie numérique. L'avenir du développement de l'intelligence artificielle ne sera plus seulement une compétition de Puissance de calcul, mais une compétition d'optimisation collaborative entre Puissance de calcul et Algorithme. Sur cette nouvelle piste, des innovateurs comme DeepSeek redéfinissent les règles du jeu avec intelligence.
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CantAffordPancake
· Il y a 8h
Encore en train de dérouler le volume des paramètres...
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SilentObserver
· Il y a 9h
Tu n'hésites vraiment pas à fanfaronner, n'est-ce pas ?
Mise à jour majeure de DeepSeek V3 : Puissance de calcul et Algorithme dansent ensemble pour guider l'avenir de l'IA.
Mise à jour de DeepSeek V3 : Puissance de calcul et Algorithme en harmonie
Récemment, DeepSeek a réalisé une avancée majeure dans le domaine des modèles d'intelligence artificielle, en lançant la version DeepSeek-V3-0324 avec un nombre de paramètres atteignant 685 milliards. Cette mise à jour améliore considérablement les performances du modèle en matière de capacités de code, de conception UI et de capacités d'inférence.
Lors de la récente conférence GTC 2025, un cadre supérieur d'une célèbre entreprise technologique a vivement loué les réalisations de DeepSeek. Il a souligné que l'idée selon laquelle le modèle efficace de DeepSeek réduirait la demande de puces haute performance était erronée. En fait, les besoins de calcul à l'avenir ne feront qu'augmenter.
DeepSeek, en tant qu'exemple d'innovation algorithmique, a suscité de vastes discussions dans l'industrie sur la relation entre le matériel informatique haute performance. Cet article explorera en profondeur l'impact profond de la Puissance de calcul et de l'Algorithme sur le développement de l'industrie de l'intelligence artificielle.
Puissance de calcul et développement collaboratif de l'algorithme
Dans le domaine de l'intelligence artificielle, l'augmentation de la puissance de calcul fournit une base d'exécution pour des algorithmes plus complexes, permettant aux modèles de traiter des données à plus grande échelle et d'apprendre des motifs plus complexes. En même temps, l'optimisation des algorithmes peut utiliser la puissance de calcul de manière plus efficace, améliorant ainsi l'efficacité de l'utilisation des ressources de calcul.
La relation symbiotique entre la puissance de calcul et l'algorithme est en train de remodeler le paysage de l'industrie de l'intelligence artificielle :
Diversification des routes technologiques : certaines entreprises s'efforcent de construire des clusters de Puissance de calcul très grands, tandis que d'autres se concentrent sur l'optimisation de l'Algorithme, formant ainsi différentes écoles techniques.
Reconstruction de la chaîne industrielle : certaines entreprises sont devenues des leaders de la puissance de calcul en intelligence artificielle grâce à des écosystèmes, tandis que les fournisseurs de services cloud ont réduit le seuil de déploiement grâce à des services de puissance de calcul élastique.
Ajustement de la répartition des ressources : Les entreprises cherchent à équilibrer leurs investissements dans les infrastructures matérielles et le développement d'algorithmes efficaces.
Émergence des communautés open source : Les modèles open source tels que DeepSeek, LLaMA permettent de partager les innovations algorithmiques et les résultats d'optimisation de la puissance de calcul, accélérant ainsi l'itération et la diffusion technologique.
Innovation technologique de DeepSeek
La montée rapide de DeepSeek est indissociable de son innovation technologique. Voici une explication simple de ses principales innovations technologiques :
Optimisation de l'architecture du modèle
DeepSeek adopte une architecture combinant Transformer et MOE (Mixture of Experts), et introduit un mécanisme d'attention latente multi-tête (Multi-Head Latent Attention, MLA). Cette architecture fonctionne comme une équipe efficace, le Transformer s'occupant des tâches courantes, tandis que le MOE agit comme un groupe d'experts, chaque expert ayant sa propre spécialité. Lorsqu'un problème spécifique se présente, l'expert le plus compétent se charge de la résolution, ce qui améliore considérablement l'efficacité et la précision du modèle. Le mécanisme MLA permet au modèle de prêter attention de manière plus flexible à différents détails importants, améliorant encore les performances.
Méthodes d'entraînement innovantes
DeepSeek a proposé un cadre d'entraînement à précision mixte FP8. Ce cadre agit comme un répartiteur de ressources intelligent, capable de sélectionner dynamiquement la précision de calcul appropriée en fonction des besoins à différentes étapes du processus d'entraînement. Il utilise une précision plus élevée lorsque des calculs de haute précision sont nécessaires, garantissant ainsi l'exactitude du modèle ; et il réduit la précision lorsque des précisions plus faibles sont acceptables, ce qui permet d'économiser des ressources de calcul, d'augmenter la vitesse d'entraînement et de réduire l'occupation de la mémoire.
Amélioration de l'efficacité de l'algorithme
Lors de la phase d'inférence, DeepSeek a introduit la technologie de Prédiction Multi-token (Multi-token Prediction, MTP). Les méthodes d'inférence traditionnelles se déroulent étape par étape, prédisant un seul Token à chaque étape. En revanche, la technologie MTP permet de prédire plusieurs Tokens à la fois, ce qui accélère considérablement la vitesse d'inférence tout en réduisant les coûts d'inférence.
Percée de l'algorithme d'apprentissage par renforcement
L'algorithme d'apprentissage par renforcement GRPO (Optimisation Généralisée Récompense-Pénalisation) de DeepSeek optimise le processus d'entraînement du modèle. C'est comme équiper le modèle d'un coach efficace, guidant l'apprentissage du modèle vers de meilleurs comportements par le biais de récompenses et de pénalités. Comparé aux algorithmes d'apprentissage par renforcement traditionnels, le nouvel algorithme est plus efficace, capable de réduire les calculs inutiles tout en garantissant une amélioration des performances du modèle, réalisant ainsi un équilibre entre performance et coût.
Ces innovations ont formé un système technologique complet, réduisant la Puissance de calcul nécessaire sur toute la chaîne, de l'entraînement à l'inférence. Maintenant, des cartes graphiques de consommation ordinaires peuvent exécuter de puissants modèles d'intelligence artificielle, abaissant considérablement le seuil d'entrée pour les applications d'intelligence artificielle, permettant à plus de développeurs et d'entreprises de participer à l'innovation en intelligence artificielle.
Impact sur le matériel de calcul haute performance
Certaines opinions soutiennent que DeepSeek contourne certaines couches logicielles, réduisant ainsi la dépendance à des matériels spécifiques. En réalité, DeepSeek optimise les algorithmes en manipulant directement l'ensemble d'instructions sous-jacent. Cette méthode permet à DeepSeek d'atteindre un réglage de performance plus précis.
Cette approche a un impact à double tranchant sur les fabricants de matériel informatique haute performance. D'une part, le lien entre DeepSeek et le matériel ainsi que l'écosystème s'est renforcé, et la réduction des barrières d'entrée pour les applications d'intelligence artificielle pourrait élargir la taille globale du marché. D'autre part, l'optimisation de l'algorithme de DeepSeek pourrait modifier la structure de la demande du marché pour les puces haut de gamme, certains modèles d'intelligence artificielle qui nécessitaient auparavant des GPU de premier ordre pourraient désormais fonctionner efficacement sur des cartes graphiques de milieu de gamme voire d'entrée de gamme.
Signification pour l'industrie de l'intelligence artificielle
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre une nouvelle voie de percée technologique pour l'industrie de l'intelligence artificielle. Dans un contexte de restriction de l'approvisionnement en puces haut de gamme, l'idée de "logiciel complétant le matériel" réduit la dépendance aux puces importées de première qualité.
En amont, des algorithmes efficaces ont réduit la pression sur les besoins en puissance de calcul, permettant aux fournisseurs de services de puissance de calcul d'optimiser les logiciels pour prolonger la durée d'utilisation du matériel et améliorer le retour sur investissement. En aval, les modèles open source optimisés ont abaissé le seuil d'entrée pour le développement d'applications d'intelligence artificielle. De nombreuses petites et moyennes entreprises, sans avoir besoin de ressources massives en puissance de calcul, peuvent également développer des applications compétitives basées sur le modèle DeepSeek, ce qui donnera naissance à l'émergence de davantage de solutions d'intelligence artificielle dans des domaines verticaux.
Impact profond sur Web3+AI
Infrastructure AI décentralisée
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre une nouvelle dynamique pour l'infrastructure AI Web3. L'architecture innovante, les algorithmes efficaces et les besoins en puissance de calcul réduits rendent possible le raisonnement AI décentralisé. L'architecture MoE est naturellement adaptée au déploiement distribué, différents nœuds peuvent détenir différents réseaux d'experts, sans qu'un nœud unique ait besoin de stocker le modèle complet, ce qui réduit considérablement les exigences de stockage et de calcul d'un seul nœud, augmentant ainsi la flexibilité et l'efficacité du modèle.
Le cadre d'entraînement FP8 réduit encore la demande en ressources de calcul haut de gamme, permettant ainsi à davantage de ressources de calcul d'être intégrées dans le réseau de nœuds. Cela abaisse non seulement le seuil de participation au calcul décentralisé de l'IA, mais améliore également la capacité de calcul et l'efficacité de l'ensemble du réseau.
Système multi-agents
Optimisation des stratégies de trading intelligent : grâce à l'analyse des données du marché en temps réel, à la prévision des fluctuations de prix à court terme, à l'exécution des transactions sur la chaîne et à la supervision des résultats des transactions, plusieurs agents coopératifs aident les utilisateurs à obtenir de meilleurs rendements.
Exécution automatisée des contrats intelligents : surveillance des contrats intelligents, exécution des contrats intelligents, supervision des résultats d'exécution, etc. Les agents fonctionnent en synergie pour réaliser l'automatisation de logiques d'affaires plus complexes.
Gestion de portefeuille personnalisée : L'intelligence artificielle aide les utilisateurs à trouver en temps réel les meilleures opportunités de mise en gage ou de fourniture de liquidité en fonction de leurs préférences de risque, de leurs objectifs d'investissement et de leur situation financière.
Conclusion
DeepSeek cherche à faire des percées grâce à l'innovation algorithmique sous des contraintes de Puissance de calcul, ouvrant ainsi une voie de développement différencié pour l'industrie de l'intelligence artificielle. En abaissant les barrières d'application, en favorisant la fusion de Web3 et de l'IA, en réduisant la dépendance aux puces haut de gamme et en habilitant l'innovation financière, ces impacts sont en train de remodeler le paysage de l'économie numérique. L'avenir du développement de l'intelligence artificielle ne sera plus seulement une compétition de Puissance de calcul, mais une compétition d'optimisation collaborative entre Puissance de calcul et Algorithme. Sur cette nouvelle piste, des innovateurs comme DeepSeek redéfinissent les règles du jeu avec intelligence.