近日DeepSeek创始人梁文锋等人发表了一篇名为《Insights into DeepSeek-V3: Scaling Challenges and Reflections on Hardware for Al Architectures（深入了解DeepSeek-V3：人工智能架构硬件的扩展挑战与思考）》的回顾性论文，深入分析了DeepSeek-V3/R1模型架构及其人工智能基础架构，重点介绍了一些关键创新，如提高内存效率的多头潜意识（MLA）、优化计算与通信权衡的专家混合（MoE）架构、释放硬件能力全部潜力的FP8混合精度训练，以及最大限度降低集群级网络开销的多平面网络拓扑结构。