DeepSeek通过以下多方面的技术创新和策略，显著降低了AI模型训练成本：

一、模型架构创新

1. 混合专家模型（MoE）

   MoE通过模仿人脑工作方式，仅激活部分专家（如8个专家中选256个）处理任务，而非传统模型全部激活所有参数。以LLaMA 70B为例，MoE将参数量从700亿减少至37亿，大幅降低计算需求。

2. 多头潜在注意力（MLA）

   MLA通过低秩近似技术，将8个注意力头的参数量从8,192个减少至2,048个，同时保持模型性能。这种压缩方式使内存使用量下降75%，显著降低训练成本。

二、训练方法优化

1. 混合精度训练

   DeepSeek采用FP8参数进行训练，敏感组件仍使用FP16，结合分布式混合精度技术，减少显存占用并提升训练速率。

2. 流水线并行与通信优化

   通过流水线并行技术高效利用GPU利用率，并优化节点间通信（如使用PTX指令集），降低数据传输延迟和带宽消耗。

三、硬件与基础设施改进

1. 硬件选择与成本控制

   使用2048块H800 GPU而非昂贵的H100，通过精细内存优化避免张量并行技术，降低硬件采购成本。

2. AI基础设施优化

   采用两层网络架构减少PCIE消耗，使用分布式文件系统和调度平台提升资源利用率，进一步降低成本。

四、数据策略与开源生态

1. 高效数据处理

   使用14.8万亿高质量token训练，通过数据增强和预训练技术减少实际标注需求。

2. 开源策略

   推出DeepSeek-R1等开源模型，降低开发门槛并促进社区协作优化，间接降低整体成本。

五、其他技术手段

• PTX指令优化 ：通过汇编语言直接调度硬件资源，提升训练效率。

• 减少人工干预 ：采用强化学习算法自动化训练过程，降低人力成本。

通过上述综合优化，DeepSeek的训练成本可降低至行业平均水平的1/20，推理成本降低至1/70，显著提升了大模型的性价比。