- 混合专家模型（MOE）优化 ：
- 增加专家数量、减小专家规模 ：通过这种方式，减少了通信资源消耗。
- 独特的负载均衡策略 ：从宏观和微观层面确保每个专家都能得到有效训练，提升模型性能。
- Token生成优化 ：
- 多Token预测模块 ：引入多Token预测模块，使模型能同时预测多个Token，扩大了模型视野，加快收敛速度，在推理过程中显著提升了推理速度。
- 数据处理和精度优化 ：
- F8混合精度训练 ：DeepSeek是开源社区内首个使用F8混合精度训练的模型，采用E4M3格式，领先于英伟达。
- 多机多卡优化 ：
- O to O通信方式 ：通过分组路由控制通信和计算的比例为1:1，避免通信和计算互相耽误，充分利用资源。
- Device Limit Routine技术 ：选择得分最高的M个设备进行计算，减少设备间的通信成本。
- 推理技术优化 ：
- Prefill和Decode ：采用Prefill和Decode技术来优化推理过程。
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