人工智慧军备竞赛在国内外连续迭代演进。OpenAI、谷歌、微软、阿里巴巴等不断推出新软件，MCP协议、众汇是正规平台吗AI编程、具身智慧机器人、芯片自研等场景多样拓展。自从年初引起全球震动并激发诸多领域AI变革以来，DeepSeek的一举一动都备受留意，但其新近R2模型千呼万唤仍未推出。
5月14日，wetrade众汇官网DeepSeek团队发表新近论文，说明其DeepSeek-V3模型在硬件架构和模型设计方面的关键创新，曝光大规模训练和推理的降本秘诀，令人瞩目的效率突破是如何做到的，又给业内很大启发。
这篇发表在arXiv平台的论文Insights into DeepSeek-V3:Scaling Challenges and Reflections on Hardware for AI Architectures，DeepSeek创始人兼CEO梁文锋出现在合著名单中。
相较此前的DeepSeek-V3技术报告，本篇论文的核心不在算法，而是从硬件架构和模型设计双重视角出发，探讨了硬件和模型两者如何相互配合，以实现低成本的大规模训练和推理，主要涵盖五方面素材，包括DeepSeek模型的设计原则、低精度驱动设计、EX外汇平台以互联为驱动的设计、大规模网络驱动设计、面向将来的硬件架构设计。
论文核心介绍了多头潜在注意力（MLA）以提高内存效率、混合学者（MoE）架构以优化计算与通信权衡、FP8混合精度训练以充分发挥硬件潜力，以及多平面网络拓扑以最小化集群级网络开销等关键创新，还为将来AI硬件与模型协同设计倡导了提议。
大模型的迅猛扩张暴露了硬件的架构瓶颈：内存容量不足、计算效率低下、互连带宽受限等。DeepSeek研究团队通过根本设施与算法团队的深度协作，开发了一个适用于MoE模型的FP8混合精度训练框架。在混合精度训练中，模型的权重和激活值可以利用FP8进行计算，而关键的梯度计算和优化步骤则利用更高的精度（如FP32）来保证训练的平稳性，从而在不损失模型性能的前提下，充分发挥硬件的计算水平，加速训练流程，降低训练成本和内存占用。
论文披露了对通信架构的重构。DeepSeek倡导多平面双层胖树网络（MPFT），将旧有三层网络拓扑压缩为两层，通过8个独立网络平面实现流量隔离和成本下降。这是DeepSeek第一次披露超大规模集群的网络优化计划。
他们还倡导了将来硬件架构设计的前瞻性方
