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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。
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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545%★★。★”(一财科技)
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★“石毅之名早已震动这片大地★★,有几人不知,这是真正的绝代人杰,冠古凌今,有几人可比?锤叔点头。
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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。
一声哀鸣★★★,那紫色的火麟颤栗,掉头逃遁,而那太古魔禽则俯冲了下来,噗的一声一爪子按在了其头颅上,彻底洞穿。
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