DeepSeek V3和R1模型基于Transformer架構，采用了Multi-Head Latent Attention（MLA）和DeepSeek MoE兩大核心技術。MLA通過減少KV緩存顯著降低了內存占用，提升了推理效率；DeepSeek MoE則通過輔助損失（auxiliary loss）實現了專家負載的智能平衡，進一步優(yōu)化了模型性能。

此外，DeepSeek還引入了多令牌預測、FP8混合精度訓練等創(chuàng)新技術，顯著提升了模型的訓練效率和推理性能。DeepSeek R1還引入了強化學習技術，進一步增強了模型的思考能力和決策效率，使其在復雜任務處理中表現出色，尤其適用于需要高智能決策的場景。

DCU是海光信息推出的高性能GPGPU架構AI加速卡，致力于為行業(yè)客戶提供自主可控的全精度通用AI加速計算解決方案。憑借卓越的算力性能和完備的軟件生態(tài)，DCU已在科教、金融、醫(yī)療、政務、智算中心等多個領域實現規(guī)模化應用。

海光DCU技術團隊表示，將持續(xù)推動大模型迭代適配與優(yōu)化更新，攜手更多優(yōu)秀大模型企業(yè)為行業(yè)客戶提供更高效、更經濟、更安全的AI解決方案。同時，團隊也將積極探索更多應用場景，推動AI技術在更多行業(yè)的落地與普及。

崔歡歡