DeepSeek-V3 ra mắt: Thiết kế AI nhận biết phần cứng giúp cắt giảm chi phí và tăng hiệu suất như thế nào

DeepSeek-V3 đại diện cho một bước đột phá trong phát triển AI tiết kiệm chi phí. Nó chứng minh cách thiết kế đồng thời phần cứng-phần mềm thông minh có thể mang lại hiệu suất tiên tiến mà không tốn quá nhiều chi phí. Bằng cách đào tạo chỉ trên 2,048 GPU NVIDIA H800, mô hình này đạt được kết quả đáng chú ý thông qua các phương pháp tiếp cận sáng tạo như Multi-head Latent Attention để tăng hiệu quả bộ nhớ, kiến ​​trúc Mixture of Experts để tối ưu hóa tính toán và đào tạo độ chính xác hỗn hợp FP8 giúp mở khóa tiềm năng phần cứng. Mô hình cho thấy các nhóm nhỏ hơn có thể cạnh tranh với các công ty công nghệ lớn thông qua các lựa chọn thiết kế thông minh thay vì mở rộng quy mô bằng vũ lực.

Thách thức của việc mở rộng quy mô AI

Ngành công nghiệp AI đang phải đối mặt với một vấn đề cơ bản. Các mô hình ngôn ngữ lớn đang ngày càng lớn hơn và mạnh hơn, nhưng chúng cũng đòi hỏi các nguồn tài nguyên tính toán khổng lồ mà hầu hết các tổ chức không đủ khả năng chi trả. Các công ty công nghệ lớn như Google, Meta và OpenAI triển khai các cụm đào tạo với hàng chục hoặc hàng trăm nghìn GPU, khiến các nhóm nghiên cứu nhỏ hơn và các công ty khởi nghiệp khó có thể cạnh tranh.

Khoảng cách tài nguyên này đe dọa tập trung phát triển AI vào tay một số ít công ty công nghệ lớn. Các quy luật mở rộng thúc đẩy sự tiến bộ của AI cho thấy các mô hình lớn hơn với nhiều dữ liệu đào tạo và sức mạnh tính toán hơn sẽ dẫn đến hiệu suất tốt hơn. Tuy nhiên, sự gia tăng theo cấp số nhân trong các yêu cầu về phần cứng đã khiến những công ty nhỏ hơn ngày càng khó cạnh tranh trong cuộc đua AI.

Yêu cầu về bộ nhớ đã nổi lên như một thách thức đáng kể khác. Các mô hình ngôn ngữ lớn cần tài nguyên bộ nhớ đáng kể, với nhu cầu tăng hơn 1000% mỗi năm. Trong khi đó, dung lượng bộ nhớ tốc độ cao tăng chậm hơn nhiều, thường là dưới 50% mỗi năm. Sự không phù hợp này tạo ra cái mà các nhà nghiên cứu gọi là "Bức tường trí nhớ AI”, nơi mà trí nhớ trở thành yếu tố hạn chế thay vì sức mạnh tính toán.

Tình hình trở nên phức tạp hơn nữa trong quá trình suy luận, khi các mô hình phục vụ người dùng thực. Các ứng dụng AI hiện đại thường liên quan đến các cuộc hội thoại nhiều lượt và ngữ cảnh dài, đòi hỏi các cơ chế lưu trữ đệm mạnh mẽ tiêu tốn nhiều bộ nhớ. Các phương pháp tiếp cận truyền thống có thể nhanh chóng làm quá tải các nguồn lực có sẵn và khiến suy luận hiệu quả trở thành một thách thức đáng kể về mặt kỹ thuật và kinh tế.

Phương pháp tiếp cận nhận biết phần cứng của DeepSeek-V3

DeepSeek-V3 được thiết kế với mục đích tối ưu hóa phần cứng. Thay vì sử dụng nhiều phần cứng hơn để mở rộng các mô hình lớn, DeepSeek tập trung vào việc tạo ra các thiết kế mô hình nhận biết phần cứng để tối ưu hóa hiệu quả trong các ràng buộc hiện có. Phương pháp này cho phép DeepSeek đạt được hiệu suất hiện đại chỉ sử dụng 2,048 GPU NVIDIA H800, chỉ bằng một phần nhỏ so với yêu cầu thông thường của các đối thủ cạnh tranh.

Hiểu biết cốt lõi đằng sau DeepSeek-V3 là các mô hình AI nên xem xét khả năng phần cứng như một tham số chính trong quá trình tối ưu hóa. Thay vì thiết kế các mô hình riêng lẻ rồi tìm cách chạy chúng hiệu quả, DeepSeek tập trung vào việc xây dựng một mô hình AI kết hợp hiểu biết sâu sắc về phần cứng mà nó hoạt động. Chiến lược đồng thiết kế này có nghĩa là mô hình và phần cứng hoạt động hiệu quả cùng nhau, thay vì coi phần cứng là một ràng buộc cố định.

Dự án xây dựng dựa trên những hiểu biết chính của các mô hình DeepSeek trước đây, đặc biệt là DeepSeek-V2, đã giới thiệu những đổi mới thành công như DeepSeek-MoE và Sự chú ý tiềm ẩn đa đầu. Tuy nhiên, DeepSeek-V3 mở rộng những hiểu biết này bằng cách tích hợp đào tạo độ chính xác hỗn hợp FP8 và phát triển các cấu trúc mạng mới giúp giảm chi phí cơ sở hạ tầng mà không ảnh hưởng đến hiệu suất.

Cách tiếp cận nhận thức phần cứng này không chỉ áp dụng cho mô hình mà còn cho toàn bộ cơ sở hạ tầng đào tạo. Nhóm đã phát triển một Mạng Fat-Tree hai lớp đa mặt phẳng để thay thế các cấu trúc ba lớp truyền thống, giảm đáng kể chi phí mạng cụm. Những cải tiến về cơ sở hạ tầng này chứng minh cách thiết kế chu đáo có thể đạt được mức tiết kiệm chi phí lớn trên toàn bộ quy trình phát triển AI.

Những đổi mới chính thúc đẩy hiệu quả

DeepSeek-V3 mang đến một số cải tiến giúp tăng đáng kể hiệu suất. Một cải tiến quan trọng là cơ chế Multi-head Latent Attention (MLA), giải quyết vấn đề sử dụng bộ nhớ lớn trong quá trình suy luận. Các cơ chế chú ý truyền thống yêu cầu lưu trữ đệm các vectơ Khóa và Giá trị cho tất cả các đầu chú ý. Điều này tiêu tốn rất nhiều bộ nhớ khi các cuộc hội thoại kéo dài.

MLA giải quyết vấn đề này bằng cách nén các biểu diễn Key-Value của tất cả các đầu chú ý thành một vectơ tiềm ẩn nhỏ hơn bằng cách sử dụng ma trận chiếu được đào tạo với mô hình. Trong quá trình suy luận, chỉ cần lưu trữ đệm vectơ tiềm ẩn đã nén này, giúp giảm đáng kể yêu cầu về bộ nhớ. DeepSeek-V3 chỉ yêu cầu 70 KB cho mỗi mã thông báo so với 516 KB cho LLaMA-3.1 405B và 327 KB cho Qwen-2.5 72B1.

Kiến trúc hỗn hợp của các chuyên gia cung cấp một hiệu quả quan trọng khác. Thay vì kích hoạt toàn bộ mô hình cho mọi phép tính, MoE chỉ kích hoạt có chọn lọc các mạng chuyên gia có liên quan nhất cho mỗi đầu vào. Cách tiếp cận này duy trì năng lực mô hình trong khi giảm đáng kể lượng tính toán thực tế cần thiết cho mỗi lần chuyển tiếp.

FP8 độ chính xác hỗn hợp đào tạo cải thiện hiệu quả hơn nữa bằng cách chuyển từ độ chính xác dấu phẩy động 16 bit sang 8 bit. Điều này làm giảm một nửa mức tiêu thụ bộ nhớ trong khi vẫn duy trì chất lượng đào tạo. Đổi mới này giải quyết trực tiếp bức tường bộ nhớ AI bằng cách sử dụng hiệu quả hơn các tài nguyên phần cứng có sẵn.

Dự đoán nhiều mã thông báo Module bổ sung thêm một lớp hiệu quả trong quá trình suy luận. Thay vì tạo ra một mã thông báo tại một thời điểm, hệ thống này có thể dự đoán nhiều mã thông báo trong tương lai cùng lúc, tăng đáng kể tốc độ tạo thông qua giải mã suy đoán. Phương pháp này làm giảm tổng thời gian cần thiết để tạo phản hồi, cải thiện trải nghiệm của người dùng đồng thời giảm chi phí tính toán.

Bài học quan trọng cho ngành công nghiệp

Thành công của DeepSeek-V3 cung cấp một số bài học quan trọng cho ngành công nghiệp AI rộng lớn hơn. Nó cho thấy sự đổi mới về hiệu quả cũng quan trọng như việc mở rộng quy mô mô hình. Dự án cũng nhấn mạnh cách thiết kế đồng thời phần cứng-phần mềm cẩn thận có thể vượt qua các giới hạn về tài nguyên có thể hạn chế sự phát triển của AI.

Phương pháp thiết kế nhận thức phần cứng này có thể thay đổi cách AI được phát triển. Thay vì coi phần cứng là một hạn chế cần giải quyết, các tổ chức có thể coi nó là một yếu tố thiết kế cốt lõi định hình kiến ​​trúc mô hình ngay từ đầu. Sự thay đổi tư duy này có thể dẫn đến các hệ thống AI hiệu quả và tiết kiệm chi phí hơn trong toàn ngành.

Hiệu quả của các kỹ thuật như MLA và đào tạo độ chính xác hỗn hợp FP8 cho thấy vẫn còn nhiều chỗ để cải thiện hiệu quả. Khi phần cứng tiếp tục phát triển, các cơ hội mới để tối ưu hóa sẽ xuất hiện. Các tổ chức tận dụng những đổi mới này sẽ được chuẩn bị tốt hơn để cạnh tranh trong một thế giới với những hạn chế về nguồn lực ngày càng tăng.

Đổi mới mạng lưới trong DeepSeek-V3 cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của thiết kế cơ sở hạ tầng. Trong khi tập trung nhiều vào kiến ​​trúc mô hình và phương pháp đào tạo, cơ sở hạ tầng đóng vai trò quan trọng trong hiệu quả và chi phí chung. Các tổ chức xây dựng hệ thống AI nên ưu tiên tối ưu hóa cơ sở hạ tầng cùng với cải tiến mô hình.

Dự án cũng chứng minh giá trị của nghiên cứu mở và hợp tác. Bằng cách chia sẻ hiểu biết và kỹ thuật của mình, nhóm DeepSeek đóng góp vào sự tiến bộ rộng rãi hơn của AI đồng thời khẳng định vị thế của họ là những người dẫn đầu trong phát triển AI hiệu quả. Cách tiếp cận này mang lại lợi ích cho toàn bộ ngành bằng cách đẩy nhanh tiến độ và giảm trùng lặp công sức.

Lời kết

DeepSeek-V3 là một bước tiến quan trọng trong trí tuệ nhân tạo. Nó cho thấy rằng thiết kế cẩn thận có thể mang lại hiệu suất tương đương hoặc tốt hơn so với việc chỉ mở rộng quy mô mô hình. Bằng cách sử dụng các ý tưởng như Multi-Head Latent Attention, các lớp Mixture-of-Experts và đào tạo độ chính xác hỗn hợp FP8, mô hình đạt được kết quả hàng đầu trong khi giảm đáng kể nhu cầu về phần cứng. Sự tập trung vào hiệu quả phần cứng này mang đến cho các phòng thí nghiệm và công ty nhỏ hơn những cơ hội mới để xây dựng các hệ thống tiên tiến mà không cần ngân sách lớn. Khi AI tiếp tục phát triển, các phương pháp tiếp cận như trong DeepSeek-V3 sẽ ngày càng trở nên quan trọng để đảm bảo tiến trình vừa bền vững vừa dễ tiếp cận. DeepSeek-3 cũng dạy một bài học rộng hơn. Với các lựa chọn kiến ​​trúc thông minh và tối ưu hóa chặt chẽ, chúng ta có thể xây dựng AI mạnh mẽ mà không cần nhiều tài nguyên và chi phí. Theo cách này, DeepSeek-V3 cung cấp cho toàn bộ ngành một con đường thiết thực hướng tới AI tiết kiệm chi phí, dễ tiếp cận hơn, giúp ích cho nhiều tổ chức và người dùng trên toàn thế giới.