Przekształcanie krajobrazu obliczeń AI: innowacje technologiczne DeepSeek i strategiczne możliwości dla branży serwerów

I. Kontekst branży: Korzenie zależności od GPU i trosk o rozwój

Od momentu, gdy ChatGPT wywołał falę AIGC, szkolenie dużych modeli stało się głęboko splątane z skalą klastra GPU, tworząc " wyścig uzbrojeniowy w obliczeniach". Zakup przez Microsoft 485 000 GPU NVIDIA Hopper w 2024 roku w celu wsparcia szkolenia modelu o1 OpenAI oraz inwestycja Meta w klaster GPU H100 na kwotę 2,4 miliarda dolarów dla rozwoju Llama3 są przykładami tego trendu. Jednak ten model spowodował poważne niezrównoważenia: dane Sequoia Capital pokazują, że w 2023 roku przemysł AI zainwestował 50 miliardów dolarów w układy NVIDIA, generując jedynie 3 miliardy dolarów przychodów. Zbyt wysokie koszty obliczeniowe stały się kluczowym korkiem w komercjalizacji sztucznej inteligencji.

II. Przełomowe osiągnięcia technologiczne: Ścieżka efektywności kosztowej DeepSeek  

DeepSeek-V3 otwiera nową erę dzięki trzem kluczowym innowacjom:

1. Innowacje architektoniczne

   - Wielogłowotywana uwaga latentna (MLA) : Kompresuje buforowanie kluczy-wartości do wektorów latentnych, co redukuje koszty obliczeniowe o 30% i zwiększa prędkość wnioskowania o 2,1. ×.  

   - Rzadka Architektura MoE : Dynamiczne routowanie ogranicza aktywację sieci ekspertów do <10%, obniżając zużycie pamięci o 40%.

2. Optymalizacja Ramy Szkoleniowej  

   - Ramka HAI-LLM : Algorytm DualPipe osiąga 65% poprawy w efektywności komunikacji międzywęzłowej dzięki nakładaniu obliczeń na komunikację.

   - Jądro Komunikacyjne All-to-All : Osiąga 98% wykorzystanie pasma InfiniBand/NVLink przy tylko 20 strumieniowych multiprocesorach.

3. Przełomy w Precyzji  

   Obliczenia i przechowywanie w FP8 redukują zużycie pamięci GPU o 50%, jednocześnie potrójnie zwiększając szybkość szkolenia bez utraty dokładności.

III. Wpływ Przemysłowy: Strukturalne Zmiany na Rynkach Serwerów  

1. Reorganizacja Strony Popytu  

   - Koszty szkoleń spadają z kilkudziesięciu milionów do 5,57 miliona dolarów (za pomocą 2048 GPU H800).

   - Cennik API na poziomie 5,5%-11% stawek GPT-4o przyspiesza przyjęcie przez branżę.

2. Diversyfikacja Łańcucha Zaopatrzenia *

   - Adaptacja krajowych chipów: Loongson 3C5000 i Kunlun R480X teraz wspierają ramy DeepSeek.

   - Rozwój obliczeń heterogenicznych: Chips Iluvatar T20 oferują 82% wydajności wnioskowania H100 przy kosztach niższych o 40%.

3. Ewolucja Infrastruktury   

   - Architektura MoE umożliwia serwerom z 8 GPU obsługę obciążeń wcześniej wymagających klastrów z 16 GPU.

   - Zintegrowane wdrożenia (CPU+GPU+ASIC) teraz napędzają ponad 35% scenariuszy obliczeń brzegowych.

 IV. Strategiczne Rozwiązania dla Dostawców Serwerów

1. Zgodność Architektury

   - Rozwijaj platformy z wielu czypów zgodne z Ascend 910B i Hygon DCU.

   - Zaimplementuj dynamiczne zarządzanie energią dla efektywności międzyarchitektonicznej.

2. Optymalizacja Pełnego Stosu   

   - Wstępnie zainstaluj zestawy optymalizacyjne HAI-LLM do kompresji modeli i dostrojenia sprzętowego.

3. Rozwiązania Specyficzne dla Scenariuszy  

   - Uruchom serwery zoptymalizowane dla MoE wspierające klastry 2,048-węzłowe.

   - Wdrożenie systemów MaaS dedykowanych branży w wersji all-in-one.

4. Współpraca Ekosystemu  

   - Wspólnie twótwórz laboratoria R&D z pionierami sztucznej inteligencji, takimi jak DeepSeek.

   - Współtworzenie standardów dla obliczeń FP8 i blokowej kwantyzacji.

V. Przyszłe trendy i strategiczne rekomendacje

1. Mapa technologiczna  

   - Poprawa dokładności mnożenia macierzy FP8 do progu błędu 0,1%.

   - Przejście w kierunku obliczeń w pamięci i połączeń optycznych.

2. Rozszerzenie rynku  

   - Skupienie się na rynku usług AI w Południowo-Wschodniej Azji (rośnięcie YoY o 87%).

   - Koncentracja na gałęziach jak inteligentne produkowanie (wzrost popytu o ponad 200%).

3. Innowacja usług  

   - Uruchomienie modeli subskrypcyjnych opartych na tokenach.

   - Tworzenie globalnych sieci orchestracji zasobów GPU.