ఉత్కంఠభరిత ప్రకటన: DeepSeek-V3 పేపర్ యొక్క రాబోయే విడుదల హార్డ్‌వేర్-అవేర్ సహ-డిజైన్ ద్వారా సరసమైన పెద్ద మోడల్ శిక్షణకు విప్లవాత్మక వ్యూహాలను బయటపెడుతుంది

అకAffordable శిక్షణ కోసం హార్డ్‌వేర్-అవేరకైన కో-డిజైన్: DeepSeek-V3 ప్లైన్ సూచిస్తున్న తదుపరి

DeepSeek-V3 చుట్టూ హార్డ్‌వేర్-అవేరకైన కో-డిజైన్ పై తాజా సాంకేతిక పత్రం స్పష్టమైన బ్లూప్రింట్‌ను అందిస్తోంది: తెలివైన మోడల్ ఆర్కిటెక్చర్లు మరియు పరిపక్వ సిస్టమ్ ఇంజనీర్ింగ్ కలయిక గుణాత్మకతను కోల్పోకుండా భారీ ఖర్చు మరియు వేగం పెరిగే అవకాశాలను నడిపించగలవు. బృందం DeepSeek-V3ను 2048 NVIDIA H800 GPUs పై శిక్షణ ఇచ్చింది, పరిమిత NVLink బ్యాండ్విడ్త్ (~400 GB/s) మరియు విధాన పరిమితమైన స్కేల్-అవుట్‌ను ఎదుర్కొంది—అయినా కూడా నిపుణుల రౌటింగ్ నుండి మైక్రో-బ్యాచ్ షెడ్యూలింగ్ వరకు ప్రతిదీ తిరిగి ఆలోచించి పోటీదారుల ప్రదర్శన సాధించింది. హార్డ్‌వేర్ పరిమితులను కఠినమైన పైకప్పులుగా చూడకపోవడం, ఈ డిజైన్ వాటిని ఒప్పుకొని పనిచేస్తుంది: Tensor Parallelism ను నివారించడం ఇది ఆల్-రెడ్యూస్ ఒత్తిడిని పెంచుతుంది, Pipeline Parallelism ను ప్రాధాన్యం ఇవ్వడం గణన సంబంధమైన నిరంతరత్వానికి, మరియు Bandwidth-జ్ఞానం కలిగిన Expert Parallelism ను వేగపరిచడం. కో-డిజైన్ నిబంధన సమయోచితంగా ఉంది, ఎందుకంటే స్టార్టప్‌లు నుంచి సంస్థల వరకు 2025లో సుస్థిర AI బడ్జెట్‌లను చూస్తున్నారు.

మధ్య-మార్కెట్ రోబోటిక్స్ కంపెనీ Orion Labsని పరిశీలించండి, ఇది ఒక రీజనింగ్ అసిస్టెంట్‌ను ప్రయోగిస్తోంది. దాని క్లస్టర్: నాలుగు నోడ్లు, ప్రతి ఒక్కటి ఎనిమిది H800లతో మరియు మిశ్రమ నెట్‌వర్కింగ్‌తో. సంప్రదాయ సాంద్ర LLM శిక్షణ బ్యాండ్విడ్త్ మరియు మెమరీపై గట్టిగా ప్రెషర్ వేస్తుంది. భిన్నంగా, node-aware routing ఉన్న MoE మరియు కమ్యూనికేషన్ ఓవర్ల్యాప్ కారణంగా Orion తన పరిమితులలోనే స్కేలు చేయగలదు మరియు లేటెన్సీ SLOలను నిలబెట్టుకుంటుంది. ఇది ఆశయ AI మరియు వినియోగయోగ్య AI మధ్య ప్రగతిశీల తేడా.

ఇంకా విస్తృత మార్కెట్ ఆంత్రం ఉంది. OpenAI, Google DeepMind, Anthropic, Meta AI, మరియు Microsoft Research ముందుంచుతున్న ఫ్రంట్‌యియర్ మోడల్స్ ఇక్కడ, సౌకర్యవంతమైనత యొక్క ప్రశ్న ఒక వ్యూహాత్మక అంశంగా మారింది. PyTorch లేదా TensorFlowలో పనిచేసే ప్రాక్టీషనర్స్, Hugging Face బహుళ టూలింగ్ ద్వారా పంపిణీ చేస్తూ, ఇప్పుడు శిక్షణ గణన, మెమరీ ఫుట్‌ప్రింట్‌లు, మరియు ఇంటర్‌కన్నెక్ట్ వాస్తవాలను సరిపోల్చే వ్యూహాలు అవసరం. DeepSeek-V3 నివేదిక కో-డిజైన్‌ను కేవలం ఒక ఆప్టిమైజేషన్ మాత్రమే కాదు, ఒక సంస్థా శిష్యత్వంగా చూస్తుంది.

ఆర్థిక వ్యాప్తిని మార్చే ప్రధాన కో-డిజైన్ చర్యలు

• 🔧 నోడ్-అవేర్ నిపుణుల రౌటింగ్: అధిక NVLink బ్యాండ్విడ్త్ ను ఉపయోగించేందుకు ఎక్కువExpert ట్రాఫిక్‌ను అంతర్నోడుగా ఉంచండి మరియు IB contention ను తగ్గించండి.
• 🚀 డ్యూయల్ మైక్రో-బ్యాచ్ ఓవర్‌ల్యాప్: కమ్యూనికేషన్ లేటెన్సీని డిజైన్ నుండి మొదట రోజు నుండి కంప్యూట్ వెనుక దాచండి.
• 🧠 మల్టీ-హెడ్ లేటెంట్ అటెంక్షన్ (MLA): KV ని కుదించి మెమరీ అవసరాలను తగ్గించి గరిష్ట త్రూపుట్‌ను ఉంచండి.
• 📉 FP8 మిక్స్-ప్రెసిషన్ శిక్షణ: విస్తృత సరిపోలిక ద్వారా నాణ్యతను నిలబెట్టుకుంటూ గణన ఖర్చులను తగ్గించండి.
• 🌐 మల్టీ-ప్లేన్ ఫ్యాట్-ట్రీ నెట్వర్కింగ్: ప్యాన్-అవేర్ రౌటింగ్ robust, తక్కువ-లేటెన్సీ స్కేల్-అవుట్ కోసం.

ప్రొవైడర్ caps మరియు వినియోగదారు అంచనాల বিরুদ্ধে సేవ throughputని కెలిబ్రేట్ చేస్తున్న జట్లు, ఆచరణాత్మక పరిమితులను మళ్ళీ చూడడం వల్లే ప్రయోజనం. లేటెన్సీ కింద స్థిరమైన మోడల్-ఆధారిత సేవలను డిజైన్ చేయేటప్పుడు రేటు పరిమితుల మరియు స్కేలింగ్ పై ఈ సారం విశ్లేషణ చూడండి.

కో-డిజైన్ లివర్ 🧩	హార్డ్‌వేర్ వాస్తవం ⚙️	మోడల్/సిస్టమ్ మార్పు 🛠️	ప్రభావం 🎯
Expert Parallelism	IB vs NVLink బ్యాండ్విడ్త్ తేడా 😬	టోకెన్లను ప్రధానంగా అంతర్నోడు నిపుణుల వద్ద రూట్ చేయండి ✅	తక్కువ IB దిడ్డదినము, అధిక ప్రభావవంతమైన throughput 🚀
MLA KV compression	HBM పెరుగుదల మోడల్ సందర్భాన్ని వెనక్కి తాకుతోంది 📦	ప్రతి హెడ్ KVని లేటెంట్ వెక్టర్లుగా కుదించడం 🧠	తగ్గిన మెమరీ, వేగవంతమైన క్యాష్ మోషన్ ⚡
FP8 training	గణన మరియు శక్తి బడ్జెట్లు 💡	చూసుకోబడిన FP8 పూర్తి-ప్రక్రియ 🎚️	గుర్తించగల FLOP ఆదా, నాణ్యత నిలిపివేయబడింది ✅
Dual micro-batch overlap	కమ్యూనికేషన్ నిలిపివేతలు ⏱️	సమాంతర కంప్యూట్/కమ్యూనికేషన్ షెడ్యూల్ 🔁	మంచి GPU వినియోగం, మెరుగైన లేటెన్సీ 📈

సారాంశం: మోడల్ ఎంపికలను ఇంటర్‌కన్నెక్ట్-అవేర్ షెడ్యూలింగ్‌తో కలపడం, లోపభూతమైన హార్డ్‌వేర్ ఉన్నప్పుడు (ఉత్పత్తిలో ఎప్పుడూ ఇలానే ఉంటుంది) మార్పు తెస్తుంది.

MLA మరియు KV కుదింపు తో మెమరీ సామర్థ్యం: DeepSeek-V3 యొక్క 70 KB/టోకెన్ లాభం

మెమరీ ఆధునిక LLMల యొక్క నిశ్శబ్ద బాటిల్‌నెక్. కాంటెక్స్ట్ విండోలు పెరుగుతాయి, ప్రాంప్ట్‌లు పొడవవుతాయి, మరియు క్యాషింగ్ విస్తరిస్తుంది. DeepSeek-V3 సమస్యను పునఃసమీక్షిస్తుంది KV క్యాషింగ్ ను మూలస్థాయిలో చవక చేయడం ద్వారా: మల్టీ-హెడ్ లేటెంట్ అటెంక్షన్ (MLA) మోడల్‌తో కలిసి నేర్చుకున్న ఒక సంయుక్త లేటెంట్ స్థలంలో అన్ని హెడ్‌ల కీ-వాయిస్ ప్రాతినిధ్యాలను కుదిస్తుంది. ఇన్‌ఫెరెన్స్ సమయంలో, సిస్టమ్ కేవలం లేటెంట్ వెక్టర్‌ను క్యాష్ చేస్తుంది, ప్రతి హెడ్ యొక్క పూర్తి KVను కాదు, దీని ద్వారా గణనీయమైన ఆదా సాధ్యమవుతుంది.

పరిమాణం ముఖ్యం. పెద్ద సాంద్ర బేస్‌లైన్‌లతో పోలిస్తే, పత్రం DeepSeek-V3 కోసం టోకెన్‌కు సుమారు 70 KB KV ఫుట్‌ప్రింట్‌ను హైలైట్ చేస్తుంది. దృష్టాంతానికి, పెద్ద సాంద్ర మోడల్స్ కొరకు గాయించిన సంఖ్యలు టోకెన్‌కు సుమారు 327 KB మరియు 516 KB వరకు ఉండవచ్చు. పొడవైన సీక్వెన్సులపై, ఆ తేడా లక్షల KBల ఆదా అవుతుంది, ఇది తక్కువ క్యాష్ స్వాప్స్, ఎక్కువ నివాసిత బ్యాచ్‌లు, మరియు ఎక్కువ TPSకి అనువాదమవుతుంది.

కుదింపు తప్ప ఆ కథ పూర్తి కాదు. బృందం GQA/MQA (షేర్డ్ KV), విండోడ్ క్యాషింగ్, మరియు క్వాంటైజేషన్ కుదింపు వంటి ఎంపికలను కూడా చర్చిస్తుంది. విధానం: ఏమి గుర్తు పెట్టుకోవాలి మరియు ఏ ప్రెసిషన్ లో అనేది ఎంచుకోవాలి. HBM నుండి ప్రతి బైట్ ఆదా చేయడం అంటే కంటే ఎక్కువ సామర్థ్యం లేదా పొడవైన కాంటెక్స్ట్ లేదా ఎక్కువ సమకాలీన అభ్యర్థనలు ఉండే కేటాయింపు.

జట్లకు DeepSeek వెలుపల MLA-స్టైల్ ఆలోచన ఎలా ఉపయోగించాలి

• 🧮 ప్రతి టోకెన్ KV ఖర్చులను అంచనా వేయండి: మీ స్టాక్ అంతటా టోకెన్ మemory ని కొలిచేందుకు హిడెన్ హెడ్‌రూమ్ బయటపెట్టండి.
• 🔬 లేటెంట్-KV వేరియంట్లను ప్రయోగించండి: synthetic లోడ్‌లతో loss curves మరియు latency trade-offs ని పరిక్షించండి.
• 🧰 సాంకేతికతCombిన్ చేయండి: MLA ను విండోడ్ KV లేదా GQA తో పొరలుగా అమలు చేసి గుణాకార సాధన చేయండి.
• 🧵 స్టేజ్-అవేర్ క్యాషింగ్: prefill మరియు decode క్యాష్‌లను వేరు చేసి hottest paths కు ప్రాధాన్యత ఇవ్వండి.
• 📊 నిజమైన ట్రాఫిక్‌ని పరిశీలించండి: ఉత్పత్తి ప్రాంప్ట్‌లు బెంచ్‌మార్క్‌ల నుండి భిన్నంగా ఉంటాయి—కొలవండి, ఊహించకండి.

బాహ్య నిషేధాల క్రింద ఇన్ఫెరెన్స్ చేసే జట్లు ఆపరేషనల్ లింక్‌ను గుర్తిస్తాయి: సేవ రేట్-లిమిటెడ్ అయితే, ప్రతి టోకెన్ బడ్జెట్‌లో మరింత ఉపయోగకరమైన పని ఎక్స్పాండవుతుంది. రేట్ caps ఎలా ప్రాక్టికల్ throughput ను ఆకులు చేస్తాయో పరిక్షించేందుకు ఈ API రేట్ పరిమితులపై లోతైన అధ్యయనం చూడండి.

మోడల్ 🧠	టోకెన్‌కు KV (సుమారు) 💾	వినియోగించిన మెమరీ సాంకేతికతలు 🧪	ప్రయోజనాలు 🚀
DeepSeek-V3	~70 KB ✅	MLA + రౌటింగ్-అవేర్ షెడ్యూలింగ్ 🔁	పెరిగిన బ్యాచ్ నివాసం, స్థిరమైన TPS 📈
Qwen-2.5 72B	~327 KB 😮	Dense attention, క్లాసిక్ KV 📦	భారీ HBM వాడకం, ముందస్తు క్యాష్ ఒత్తిడి ⏳
LLaMA-3.1 405B	~516 KB 😵‍💫	Dense attention, క్లాసిక్ KV 📦	పొడవైన కాంటెక్స్ట్ వద్ద తీవ్ర మెమరీ అవసరాలు 🧱

ఇతరులు పొడవైన-కాంటెక్స్ట్ ప్రాంప్ట్‌లలో మెమరీ-లేటెన్సీ ట్రేడ్‌ను ఎలా ప్రతిపాదిస్తున్నారో ఆసక్తికరం? త్వరిత శోధన దారితీస్తుంది డెమోస్ మరియు టాక్స్ వీక్షణలకు, ఎలాగ్ లోడ్ క్రింద KV స్కేల్ చెయ్య‌బ‌డుతుంది అని వివరిస్తాయి.

డిజైన్ సమీక్షల్లో తీసుకెళ్లడానికి ఒక వాక్పరస్పరం: మీ అత్యంత సాదాసీదా వనరు మెమరీ అయితే, మీరు అటెన్షన్‌ను ఎలా పునర్విన్యాసం చేస్తారు? DeepSeek యొక్క సమాధానం—ముందుగా కుదించడం, తక్కువ క్యాష్ చేయడం—బలమైన టెంప్లేట్‌ను అందిస్తుంది.

Sparse MoE ఆర్థికశాస్త్రం, FP8 శిక్షణ, మరియు స్థానిక ఇన్ఫెరెన్స్: DeepSeekMoE ప్లేబుక్

MoE 2025లో అనివార్యం అనిపించడం కారణం సాదాగా ఉంది: Sparse activation compute ను తగ్గిస్తుంది కానీ మొత్తం పారామీటర్ సామర్థ్యాన్ని కుదరదు. DeepSeek-V3 దీని ఉదాహరణ: ~671B మొత్తం పారామీటర్లు, లెక్కించేటప్పుడు ~37B మాత్రమే యాక్టివ్ అవుతాయి. ఆ అసమతుల్యం ప్రాతినిధ్యత విస్తృతతను ఇవ్వడం మరియు టోకెన్‌కు FLOPsmanageable గా ఉంచడం సాధ్యమవుతుంది. నివేదికలో పోలికలలో, సాంద్ర మిత్రులు ఎక్కువ compute విసర్జనని కలిగి ఉంటారు ఎందుకంటే వారు ప్రతి టోకెన్ పై అన్ని యాక్టివేట్ చేస్తారు, టాస్క్ నిర్దిష్టత అనియతంగా.

ఇది క్లౌడ్ శిక్షణ బిల్లులకు మితిమీరే కాదు. Sparse compute వ్యక్తిగత పరికరాలకు మరియు ఎడ్జ్ సర్వర్లకు స్కేలవుతుంది. DeepSeek యొక్క మునుపటి 236B- తరగతి మోడల్ ఒక AI SoC తో PC లో ~21B యాక్టివ్ పారామీటర్లతో ~20+ టోకెన్లు/సెకను రావచ్చు అని చూపించింది—ఇలాంటి స్కేలు ఉన్న సాంద్ర మోడల్స్ స్థానికంగా స్పర్శించలేని ప్రదర్శన స్థాయి. Orion Labsకు దీని అర్థం ఒక ఫీల్డ్ ఇంజనీర్ ఒక ప్రత్యేక అసిస్టెంట్‌ను ఆఫ్లైన్లో నిర్వహించగలడు ప్యాకేజీ తనిఖీ సమయంలో, తరువాత సింక్ చేయడం.

పత్రం కూడా FP8 మిక్స్-ప్రెసిషన్ శిక్షణను—పబ్లిక్ మోడల్ స్థాయిలో ఇది ఒక ముఖ్యమైన మొదటి—NVIDIA Transformer Engine ను కఠిన calibration మరియు ఆల్గోరిథం-ఇన్‌ఫ్రా సహకారంతో ఉపయోగించింది. ఫలితం స్పష్టంగా ఉంటుంది: తక్కువ విద్యుత్తు, తక్కువ FLOPs, మరియు ఘన నాణ్యత వకృతి. బృందం తక్కువ-ప్రెసిషన్ LogFMT-nBit ప్రయోగాలను expert-parallel షఫ్ల్స్ లో కమ్యూనికేషన్ కోసం వేసింది, వాయు మార్గంలో బైట్లు తగ్గించింది. కలిపిన ప్రభావం: మెమరీ నుంచి నెట్‌వర్క్, గణన వరకు తక్కువ బాటిల్‌నెక్సులు.

ట్రేడ్ స్పష్టత కోసం గణన బడ్జెట్ తులనాలు

• ⚖️ MoE vs. డెన్స్: ప్రతి టోకెన్‌కు కావలసినదే యాక్టివేట్ చేయండి; మిగిలినవి ఆపివేయండి FLOPs ఆదా చేయడానికి.
• 🪫 FP8 అవసరమైన చోట: తక్కువ ప్రెసిషన్ ఎండ్-టు-ఎండ్ ఉపయోగించండి, స్థిరత్వం కోసం గార్డ్‌రెయిల్స్ తో.
• 📶 సంకుచిత నెట్‌వర్కింగ్: FP8 మేటాడేటా తో టోకెన్ల షెడ్యూల్ చేసి BF16 తో పోల్చితే కమ్యూనికేషన్ వాల్యూం అర Instituto చేయండి.
• 🧩 టోపోలాజీకి గౌరవం ఇచ్చే రౌటింగ్: నిపుణుల ఫాన్-అవుట్ ను తగ్గించడానికి నోడ్‌లు పరిమితం చేయండి.
• 🧭 స్థానిక-మొదటి ఇన్ఫెరెన్స్: గోప్యత మరియు స్పందనశీలత కోసం వినియోగదారు పరికరాలకు కొన్ని వర్క్‌లోడ్లను పుష్ చేయండి.

మోడల్/మోడ్ 🔬	యాక్టివ్ ప్యారామ్స్/టోకెన్ 🧠	టోకెన్‌కు సుమారు గణన 🧮	అర్ధం 📌
DeepSeek-V3 (MoE)	~37B ✅	~250 GFLOPs ⚡	ఖర్చు-సమర్పణ స్కేల్ మరియు బలమైన నాణ్యత 🚀
Qwen2.5–72B (dense)	72B 😮	~394 GFLOPs 🧯	అధిక శిక్షణ ఖర్చు, స్కేలు చేయడం కష్టమవుతుంది 📉
LLaMA-3.1–405B (dense)	405B 😵	~2448 GFLOPs 🧨	చాలా అధిక ఖర్చు; ప్రీమియం ఇంటర్‌కన్నెక్ట్ అవసరం 💸

మీ సేవ కూడా API సీలింగ్స్‌తో పోటీ పడితే, ప్రొవైడర్ నియమాలు లేదా అంతర్గత న్యాయ విధానాలచే నిరోధింపబడితే, MoE + FP8 ప్లేబుక్ ఆపరేషనల్ క్రమాన్ని పూర్తిచేస్తుంది. బాహ్య పరిమితుల క్రింది ప్లానింగ్ పై త్వరిత పునఃస్మరణ కోసం, ఈ మోడల్ డిప్లాయ్‌మెంట్ పరిమితులపై సందర్భం సమీక్షించండి, స్మార్ట్ బ్యాచ్ మరియు sparse activation, వినియోగ దృష్ట్యా లేటెన్సీ ను స్థిరపరుస్తుంది.

ఇంకో సాధ్యమైన దృక్పథం: దీనిని విస్తృత ఎకోసిస్టమ్‌తో సరిపోల్చడం. OpenAI మరియు Anthropic reasoning-కేంద్రిత స్కేలింగ్ పరిశీలిస్తున్నారు; Google DeepMind మరియు Meta AI పబ్లిక్ మరియు ప్రైవేట్ ట్రాక్స్ కలిగి ఉన్నాయి. స్టాక్ ఏదైనా PyTorch లేదా TensorFlow అయినా సంబంధం లేదు: ఎక్కడిసానికి sparse ఉంది, ఎక్కడిసానికి compressed ఉంటుంది, బ్యాండ్విడ్త్ పరిమితి ఉన్నప్పుడు topology-aware ఉంటుంది.

Thrపూట్, లేటెన్సీ, మరియు ఓవర్‌ల్యాప్: డ్యూయల్ మైక్రో-బ్యాచ్‌ల నుండి IBGDA వరకు

ప్రమాణానికి శిక్షణ మరియు సేవ అందించడం throughput మరియు టెయిల్ లేటెన్సీ రెండింటి కథ. DeepSeek-V3 రెండింటినీ గమనించి రూపొందించబడింది. ఆర్కిటెక్చర్ డ్యూయల్ మైక్రో-బ్యాచ్ ఓవర్‌ల్యాప్ ను మొదటి దినం నుంచే ఉపయోగిస్తుంది, MLA మరియు MoE దశలు తమ షెడ్యూలింగ్ మరియు కమ్యూనికేషన్‌ను జరుగుతు ఉన్న కర్నెల్ ఎగ్జిక్యూషన్‌తో సహా పరస్పరం మార్చుకుంటాయి. ఇది నిరంతరం తిరుగుతున్న ఫ్లై వీల్ లాంటిది, GPUలను సంతృప్తిగా ఉంచేందుకు, ఆల్-టు-ఆల్ ట్రాఫిక్ పెరగడం మరియు తగ్గడం మద్య పని చేస్తుంది.

సేవిత వైపు, prefill మరియు decode వేరు చేయబడ్డాయి. భారీ prefill పెద్ద నిపుణుల-పారలల్ సమూహాలతో సాగుతుంటుంది; లేటెన్సీ-సున్నితమైన decode చిన్న, వేగవంతమైన సమూహాలను అందుకుంటుంది. ఈ వేరు చేస్తుంది ఆర్భాటం కింద—క్యూని పీకులు, మిశ్రమ అభ్యర్థనలు పరిమాణాలు, మరియు అసమానమైన ప్రాంప్ట్ నిర్మాణాలు. ఇక, IBGDA (InfiniBand GPUDirect Async) CPU ప్రాక్సీ ఓవర్‌హెడ్‌ను తీసివేస్తుంది, GPUలకు డైరెక్ట్‌గా RDMA డోర్బెల్స్ రాయడానికి అవకాశం ఇస్తుంది. చిన్న ప్యాకెట్లు ఎక్కువగా ఉన్న ట్రాఫిక్ నమూనాల్లో ఇది జిట్టర్‌కు అవరోధంగా ఉన్న మూలాన్ని తొలగిస్తుంది.

నెట్‌వర్కింగ్ ఒక కేన్వాస్. బృందం మల్టీ-ప్లేన్ ఫ్యాట్-ట్రీ (MPFT) అమలు చేసింది, ఇది robustness మరియు బ్యాలన్స్ పెంచుతుంది. ప్రతి GPU–NIC మార్గం వేర్వేరు ప్లేన్‌లపై పడుతుంది; వర్క్‌లోడ్లు ఫాల్ట్ ఐసోలేషన్ మరియు మెరుగైన లోడ్ చొరబడటానికి అవకాశం పొందుతాయి. అమలు విధానం విధాన పరిమితుల చేత పరిమితమైనా, వేల GPUలపై కొలత చేసిన పనితీరు MPFT ఒక్క ప్లేన్ మల్టీ-రెయిల్ తో సమానమైన ఆల్-టు-ఆల్ throughput ఇవ్వగలదని చూపిస్తోంది, ఆపరేషనల్ విజేతలారా అభివృద్ధులు resilience లో ఉన్నాయి.

లేటెన్సీ క్రమశిక్షణ ఉంచేందుకు ఆపరేషనల్ టాక్టిక్స్

• ⏱️ Decode ఐసోలేషన్: టోకన్-ప్రతి-టోకన్ డీకోడింగ్ కోసం చిన్న, వేగవంతమైన లేన్లను రిజర్వ్ చేయండి.
• 🔄 పipelined ఓవర్‌ల్యాప్: ప్రతి కమ్యూనికేషన్ దశ మరో కంప్యూట్ దశ వెనుక దాచబడేలా మైక్రో-బ్యాచ్‌లను షెడ్యూల్ చేయండి.
• 🧵 ప్రతి చోటా IBGDA: CPU బాటిల్‌నెక్స్ నివారించేందుకు GPUలకి కంట్రోల్ ప్లేన్ నిర్వహించనివ్వండి.
• 🛰️ ప్లేన్-అవేర్ రౌటింగ్: MPFT ప్లేన్‌లమీద ఫ్లోలు పంపిణీ చేసి హాట్‌స్పాట్లను తగ్గించండి.
• 📈 టోకెన్ అవుట్‌పుట్ వేగం: విచారణ లూపులు మరియు RL వర్క్‌ఫ్లోల కోసం టోకెన్లు/సెకను ప్రాధాన్యంగా ఇవ్వండి.

సాంకేతికత ⚙️	ఇది లక్ష్యం చేస్తుంది 🎯	ఇది సహాయపడుతుంది ఎందుకు 💡	గమనించిన ప్రభావం 📊
డ్యూయల్ మైక్రో-బ్యాచ్	కమ్యూనికేషన్/కంప్యూట్ నిలిపివేతలు 🧊	ఆల్-టు-ఆల్ ను కర్నెల్స్ తో ఓవర్ల్యాప్ అవ్వడం 🔁	శాంతమైన వినియోగం, తక్కువ విరామాలు 🚀
Prefill/decode వేరుపరచడం	టెయిల్ లేటెన్సీ పీకులు 🐢	SLA ప్రకారం అంకితం చేయబడిన EP సమూహాలు 🛤️	p95/p99 లో భద్రత లోడ్ కింద ✅
IBGDA	CPU ప్రాక్సీ ఓవర్‌హెడ్ 🖥️	GPU డోర్బెల్స్ నేరుగా రాయడం 🔔	తక్కువ మైక్రోసెకను జిట్టర్ ⏱️
MPFT	ప్లేన్ ట్రాఫిక్ జామ్ 🚦	మల్టీ-ప్లేన్ పంపిణీ 🌐	Throughput కోల్పోకుండా రాబస్ట్గా ఉండడం 🛡️

మీ సేవ ప్లానింగ్ వినియోగదారు-ముఖ లేటెన్సీని ప్లాట్‌ఫారమ్ పరిమితులకు సరిపోల్చాల్సిన అవసరం ఉంటే, ఈ త్రాటు సారాంశం throughput caps పై ఆపరేషనల్ అలోచనలు అల్గోరిథమిక్ ఎంపికలు మరియు ఉత్పత్తి SLOల మధ్య సంబంధాన్ని చూపుతుంది.

సారాంశం గా, ఓవర్‌ల్యాప్ మరియు టోపోలాజీ అవగాహన ఆధునిక ఇన్ఫెరెన్స్ స్టాక్స్ యొక్క మౌన శక్తులు.

భవిష్యత్తు దిశలు: తదుపరి సౌకర్యవంత AI తరంగానికి స్కేల్-అప్ మరియు స్కేల్-అవుట్ ఐక్యీకృతం

సున్నితంగా రూటింగ్ జాగ్రత్త తీసుకున్నా కూడా, NVLink (ఇంట్రా-నోడ్) మరియు InfiniBand (ఇంటర్-నోడ్) మధ్య గల వైవిధ్యం కొన్ని కర్నెల్స్ ని అవసరంవినతదికంటే కష్టతరం చేస్తుంది. DeepSeek-V3 పత్రం ఒక ప్రాగ్మాటిక్ నార్త్ స్టార్‌ను సూచిస్తుంది: స్కేల్-అప్ మరియు స్కేల్-అవుట్‌ను ఐక్యీకృత కమ్యూనికేషన్ ఫ్యాబ్రిక్ మరియు అంకితమైన కో-ప్రాసెసర్లతో సమీకరించండి, మెసేజ్ హ్యాండ్లింగ్ మరియు ఫార్వర్డింగ్ కోసం. GPU SMs పై ప్యాకెట్ ఆర్కెస్ట్రేషన్ భారం తొలగించటం వలన సాఫ్ట్‌వేర్ స్టాక్స్ సులభతరం అవుతాయ్, చిప్ అంతటా గణితం మరింత మందికి మరలుతుంది.

బృందం NVLink మరియు PCIe మధ్య డైనమిక్ బ్యాండ్విడ్త్ కేటాయింపు ను ఒక తప్పనిసరి అవసరం అని కూడా సూచిస్తుంది. CPU RAM నుండి KV ఫెచ్‌లు EP ట్రాఫిక్‌తో ఢీ కొగబడితే, నిలుపులు మరియు పీకులు వస్తాయి. తెలివైన I/O చిప్లెట్స్, నేటివ్ ప్రాధాన్యత విధానం, మరియు గట్టిగానే CPU–GPU ఇంటర్‌కన్నెక్ట్ తగిలితే ప్రక్షాళన తగ్గుతుంది. UEC మరియు UALink వంటి కొత్త స్టాండర్‌డ్స్, అలాగే “ఐక్య ఫస్సు” ఆలోచనలు, స్థానికత మరియు పంపిణీని ఒకే సమస్యగా చూసే ఫ్యాబ్రిక్స్ వైపు వినియోగదారులు ఎలా వెళ్లబోతున్నారో సూచిస్తాయి.

నెట్‌వర్కింగ్ ఇంటెలిజెన్స్ ఆలస్యం. కో-ప్యాకేజ్డ్ ఆప్టిక్స్, ఆల్-టు-ఆల్ కోసం ట్యూన్ చేసిన లాస్‌లెస్ మెకానిజమ్స్, మరియు నిజంగా MoE ఫ్లోల్ని అర్థం చేసుకునే అడాప్టివ్ రౌటింగ్ పై ఆలోచించండి. దూరంలో, పత్రం మెమరీ-కేంద్రిత ఆర్కిటెక్చర్స్ ను హైలైట్ చేస్తుంది—DRAM స్టాకింగ్, వెఫర్-స్కేల్ ఇంటిగ్రేషన్, మరియు నెట్‌వర్క్ పై కుదింపు/గణితం—ఇవన్నీ లాంగ్-కాంటెక్స్ట్ మరియు చెయిన్-ఆఫ్-థాట్ మోడల్స్‌కు పోషణ చేసే మెమరీ బ్యాండ్విడ్త్ సంక్షోభాన్ని ఎదుర్కుంటాయి. రాబస్ట్నెస్ కు కూడా ఫోకస్ ఉంది: నిశ్శబ్ద డేటా కరప్షన్ చెక్స్, వేగవంతమైన రికవరీ, మరియు మల్టీ-థౌజండ్ GPU స్కేల్‌పై నిలకడైన శిక్షణ తప్పనిసరిగా అవుతుంది.

జట్లు మరియు విక్రేతల కోసం ఒక ప్రాక్టికల్ రోడ్‌మ్యాప్

• 🧭 సమీప కాలం: PyTorch/TensorFlow స్టాక్స్ లో నోడ్-అవేర్ రౌటింగ్ మరియు FP8 రూట్లను చేర్చండి; prefill/decode వేరుపరచడం అధికారికంగా చేయండి.
• 🏗️ మధ్యకాలం: MPFT లేదా మల్టీ-రెయిల్ సాదృಶ్యాలు అంగీకరించండి; IBGDA వంటి లక్షణాలను యాక్సిలెరేటర్ ఫ्लीట్లకు విస్తరించండి.
• 🚦 ట్రాఫిక్ నియంత్రణ: KV స్థలాంతరాల కోసం ప్రాధాన్యత పంపిణీని ప్రయోగించండి; ప్లేన్ స్థాయి వినియోగాన్ని రియల్-టైమ్‌లో పర్యవేక్షించండి.
• 🧪 క్రొత్త డేటా రకాలపై ప్రయోగం: నియంత్రణ ప్లేన్ మెటాడేటా కోసం LogFMT-nBit ను ప్రయోగించండి చాటుచాటుగా చర్చ తగ్గించేందుకు.
• 🧱 దీర్ఘకాలిక: ఐక్య ఫ్యాబ్రిక్స్, కో-ప్రాసెసర్లు, మరియు మెమరీ-కేంద్రిత డిజైన్ల కోసం విక్రేతలతో ఒప్పందం చేసుకోండి.

దిశ 🚀	హార్డ్వేర్‌లో ఏం మారుతుంది 🧩	సాఫ్ట్‌వేర్ లాభం 🧠	ఎవరు లాభపడతారు 👫
ఐక్య ఫ్యాబ్రిక్	NVLink ↔ IB కో-ప్రాసెసింగ్ 🔀	తక్కువ కర్నెల్స్; తక్కువ నిలుపులు ⚡	క్లౌడ్లు, ఆన్-ప్రెంల క్లస్టర్లు, స్టార్టప్స్ 🌱
బ్యాండ్విడ్త్ నియంత్రణ	డైనమిక్ NVLink/PCIe అర్బిట్రేషన్ 🎛️	మృదువైన టెయిల్ లేటెన్సీ 🎯	రియల్‌టైమ్ మరియు ఎంటర్ప్రైజ్ యాప్స్ 🏢
మెమరీ-కేంద్రిత	DRAM స్టాకింగ్, వెఫర్-స్కేల్ 🧱	స్వాప్స్ లేకుండా పొడవైన కాంటెక్స్టు 📚	రీజనింగ్ మరియు ఏజెంట్ స్టాక్‌లు 🤖
ఇంటెలిజెంట్ నెట్‌వర్క్స్	కో-ప్యాకేజ్డ్ ఆప్టిక్స్, అడాప్టివ్ రౌటింగ్ 🛰️	విస్తృత స్కేలులో స్థిరమైన ఆల్-టు-ఆల్ 🌐	MoE మరియు మల్టీమోడల్ శిక్షణ 🎨

ఈ ఆలోచనలను బలపరిచే విధంగా, Orion Labs తన రోడ్‌మ్యాప్‌ను పునర్విన్యాసం చేస్తుంది: నేడు మల్టీ-ప్లేన్ నెట్‌వర్కింగ్ దక్కించుకోండి, తదుపరి హార్డ్‌వేర్ రిఫ్రెష్‌లో ఐక్య ఫ్యాబ్రిక్స్ కోసం ప్రయత్నించండి, మరియు FP8 ఇన్ఫెరెన్స్ కర్నెల్స్‌ను విరామ రహితతకు అమలు చేసే Hugging Face-ఆధారిత డిప్లాయ్‌మెంట్‌ను అప్‌గ్రేడ్ చేయండి. ఈ మధ్య, వ్యూహ బృందాలు పరిశ్రమ నేతలతో—OpenAI, Google DeepMind, Anthropic, Meta AI—సారస్వత లక్ష్యాల కోసం ట్రయాంగ్యులేట్ చేస్తూ ఉన్నారు, అధిక ఖర్చు లేకుండా పోటీ శక్తి నిర్ధారించేందుకు. బాహ్య ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు పరిమితులను విధిస్తే, ఈ రేట్లిమిటెడ్ వ్యవస్థలను నావిగేట్ చేయడం కోసం గైడ్ వాడకాన్ని గో-లైవ్ ముందు సరైన concurrency, batching, మరియు టోకెన్ బడ్జెట్లు సర్దుబాటు చేయడానికి సహాయం చేస్తుంది.

మొత్తం, దీర్ఘకాలిక అవగాహన: సౌకర్యవంత AI భవిష్యత్తు హార్డ్‌వేర్-అవేర్ మోడల్ డిజైన్ మరియు మోడల్-అవేర్ హార్డ్‌వేర్ డిజైన్ మధ్య మధ్యస్థానంలో ఉంటుంది.

పూర్తి పరంగా, ఉత్పత్తి జట్లు వినియోగదారులకు ఎదురైన స్థిరత్వాన్ని కూడా పరిగణలోకి తీసుకోవచ్చు: ప్రొవైడర్లు అభ్యర్థనల పరిమితులను అమలుచేస్తే, ఈ సేవ థ్రాట్లింగ్ పై ఆచరణాత్మక గమనికలు వాస్తవానికి సరిపోయే మాటలను వాగ్దానాలు మళ్ళీ అర్థం చేసుకోవడానికి ఉపయోగపడతాయి.

స్కేల్ అయ్యే నెట్‌వర్క్ డిజైన్లు: MPFT vs. MRFT, IB vs. RoCE, మరియు అంతా లేటెన్సీ దాగుతున్న చోట్లు

MoE యొక్క అందం లోపల నిరంతర ఆల్-టు-ఆల్ అవసరం ఉంది. DeepSeek యొక్క కొలిచిన అభిప్రాయం MPFT (మల్టీ-ప్లేన్ ఫ్యాట్-ట్రీ) ను MRFT (మల్టీ-రెయిల్ ఫ్యాట్-ట్రీ) తో మరియు IB vs. RoCE యొక్క లేటెన్సీ ప్రవర్తనను పోల్చుతుంది. ఫీల్డ్-పరీక్షలు తెలియజేస్తున్న ముగింపు: MPFT MRFT యొక్క ఆల్-టు-ఆల్ పనితీరును సరిపోల్చగలదు, అయితే ఫాల్ట్ ఐసోలేషన్ మరియు ఇళ్లు-తొలగింపు కష్టసాధ్యము కాకుండా చేయగలదు. తాజా తరం కోసం ఇన్ఫినిబ్యాండ్ రోసూపై తక్కువ మైక్రోసెకను లేటెన్సీ ను అందిస్తుంది—డీకోడింగ్ పని జిట్టర్ పై అత్యధిక సున్నితమైనప్పుడు ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది.

పత్రం వాస్తవ పరిమితులను గమనిస్తుంది: కొన్ని అమలుల్లో ఆదర్శ NIC-సైడ్ పోర్ట్ బాండింగ్ మరియు ప్లేన్‌ల మధ్య స్థానక అవుట్-ఆఫ్-ఆర్డర్ రిఆసెంబ్లీ పూర్తిగా అందుబాటులో లేదు, కానీ కొత్త సిలికాన్ (ఉదా., ConnectX-8) మల్టీ-ప్లేన్ మద్దతుతో మార్పును తీసుకువస్తోంది. అవి వచ్చేప్పుడు, రెండు-స్థరి ఫ్యాట్-ట్రీ మరింత ఆసక్తికరంగా మారుతుంది: స్కేలబుల్, ఖర్చు-జ్ఞానం కలిగిన, మరియు MoE ఆకాంక్షలు తీర్చేందుకు తక్కువ లేటెన్సీతో సరిపడేలా ఉంటుంది. సారూప్యంగా, IBGDA CPUని కంట్రోల్ మార్గం నుండి తీసివేయడం ఓ ఆప్షన్ కాదు, తప్పనిసరి అట్టుంది.

వాస్తవ సిస్టమ్ ప్రవర్తనను ఆకృతిచేసే నిర్ణయాలు

• 🧭 లేటెన్సీ-సున్నితమైన మార్గాల కోసం IBను ఎంచుకోండి: RoCEని స్టోరేజీ లేదా ఖర్చు-సున్నితమైన టియర్‌ల కోసం ఉంచండి.
• 🛤️ దృఢత్వం కోసం MPFT ఆమోదించండి: ప్లేన్‌లను వైద్యాలలో విభజించి లోడ్‌ను సర్దుబాటు చేయండి.
• 🧮 EP సమూహాల పరిమాణాన్ని సరిపడాగా ఉంచండి: decode కొరకు చిన్న, prefill కొరకు పెద్ద, ప్రతి వర్క్‌లోడ్‌లకు తగినట్లు సర్దుబాటు చేయండి.
• 🧰 IBGDA ని ప్రారంభించండి: GPU నుండి WRs పంపించండి, CPU మాధ్యస్థులను తొలగించండి.
• 🛰️ కొత్త NICలలో మల్టీ-ప్లేన్ లక్షణాలు కోసం జాగ్రత్తగా పరిశీలించండి: పోర్ట్ బాండింగ్ మరియు ఆర్డరింగ్ సెమన్టిక్స్ వ్యత్యాసాలు తగ్గిస్తాయి.

ఎంపిక 🧩	ప్రోత్సాహాలు ✅	నష్టాలు ⚠️	ఉత్తమంగా ఉపయోగపడే పరిస్థితులు 🏁
MPFT	ఫాల్ట్ ఐసోలేషన్, లోడ్ బ్యాలన్స్, సమాన throughput 🚀	ప్లేన్-అవేర్ ఆపరేషన్లు మరియు టూలింగ్ అవసరం 🧭	మల్టీ-థౌజండ్ GPU స్కేల్ వద్ద MoE శిక్షణ 🧠
MRFT	ప్రముఖమైన టూలింగ్, విస్తృత మద్దతు 🛠️	తక్కువ ఐసోలేషన్; ఒంటరి-ప్లేన్ హాట్‌స్పాట్లు 🔥	సాంప్రదాయ డేటా-పారలల్ వర్క్‌లోడ్లు 🧪
IB	తక్కువ లేటెన్సీ, బలమైన RDMA స్టాక్ ⏱️	ఖర్చు మరియు వендర్ లాక్-ఇన్ ప్రమాదాలు 💸	డీకోడింగ్, ఆల్-టు-ఆల్ కీలక విభాగాలు 🎯
RoCE	సాధారణ సరుకుల అనుకూలత, ఖర్చు ఎంపికలు 🧾	అధిక లేటెన్సీ, స్కేలబిలిటీ పరిమితులు 🧯	స్టోరేజీ, అత్యవసరం కాని కమ్యూనికేషన్లు 📦

వినియోగదారుల-ముఖ్యమైన స్టాక్‌లు ఇన్నాఫ్రా మరియు ఉత్పత్తి వాస్తవాలను అనుసరించాలనుకుంటే, ఆపరేషనల్ ప్రణాళికలో ఉపరితల స్థాయి రక్షణలను చేర్చాలి. త్వరిత పడిపోయే గుర్తింపుకోసం—ఈ రేటు పరిమితుల మరియు స్కేలింగ్ విశ్లేషణ—కాన్కరెన్సీ, టోకెన్ బడ్జెట్‌లు, మరియు నిర్దేశన నియమాలను రోల్-అవుట్ ముందు సర్దుబాటు చేయడంలో సహాయం చేస్తుంది. ఆ విధంగా, మోడల్ మెరుగైనప్పుడు, అనుభవం స్మూత్‌గా ఉంటుంది.

ముగింపు గమనిక: నెట్‌వర్క్ ఇప్పుడు మోడల్ భాగమే. దీనిని లాస్ కర్వులు మరియు ఎవాలు సూట్లు లాగే నిఖార్సైన దృష్టితో పరిగణించాలని ఉంది.

{“@context”:”https://schema.org”,”@type”:”FAQPage”,”mainEntity”:[{“@type”:”Question”,”name”:”DeepSeek-V3లో FP8 శిక్షణ సౌకర్యవంతత కోసం ప్రత్యేకమైందేమిటి?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”ఇది ఉత్పత్తి హార్డ్‌వేర్‌పై ఎండ్-టు-ఎండ్ FP8 ఉపయోగించి పెద్ద ఎంపిక MoE శిక్షణలలో ప్రజావేదికపై డాక్యుమెంట్ చేసిన మొదటి ఉదాహరణలలో ఒకటి. NVIDIA యొక్క Transformer Engine మరియు జాగ్రత్తగా calibration ద్వారా సాధించిన ఈ విధానం గణనా మరియు శక్తి ఖర్చులను తగ్గిస్తూ నాణ్యతను నిలుపుతుంది, దీనివల్ల శిక్షణ బడ్జెట్లను నేరుగా తగ్గించి ప్రాప్తిని పెంచుతుంది.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”మల్టీ-హెడ్ లేటెంట్ అటెంక్షన్ మెమరీ ఒత్తిడిని ఎలా తగ్గిస్తుంది?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”MLA ప్రతి హెడ్ కీ-వాల్యూ టెన్సర్‌లను మోడల్‌తో కలిసి నేర్చుకున్న ఒక పంచుకున్న లేటెంట్ ప్రాతినిధ్యంలో కుదిస్తుంది. ఇన్ఫెరెన్స్ సమయంలో, కేవలం లేటెంట్ KVని క్యాష్ చేస్తుంది, DeepSeek-V3లో టోకెన్‌కు సుమారు 70 KB మెమరీ తగ్గించి, మరిన్ని సమకాల సమర్థతలు మరియు పొడవైన కాంటెక్స్ట్‌లను అనుమతిస్తుంది.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”నోడ్-అవేర్ నిపుణుల రౌటింగ్ ఎందుకు ప్రధాన విషయం?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”Expert Parallelism ఇంటర్-నోడ్ లింకులను అధికంగా ఒత్తిడి చేస్తుంది. Experts ను నోడ్ల ప్రకారం సమూహంగా ఉంచి, టోకెన్లను క్రాస్-నోడ్ ప్రయాణం తగ్గించేలా రూట్ చేయటం ద్వారా DeepSeek-V3 అధిక అంతర్నోడు బ్యాండ్విడ్త్ ఉపయోగించి IB contention తగ్గించి నిజమైన వర్క్‌లోడ్‌లలో throughput ని నిలబెట్టుకుంటుంది.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”MPFT అన్ని అమలులకు MRFT కంటే మెరుగుగా ఉండతదా?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”అవును కాదు. MPFT బలమైన ఫాల్ట్ ఐసోలేషన్ మరియు ప్లేన్-వైజ్ బ్యాలెన్సింగ్ అందిస్తుంది, టెస్ట్‌లలో సమాన ఆల్-టు-ఆల్ throughput ఉంచుతుంది, కానీ ఇది ప్లేన్-అవేర్ ఆపరేషన్లు మరియు హార్డ్‌వేర్ మద్దతును అవసరం చేస్తుంది. కొందరు పరిసరాల్లో MRFT యొక్క పాతదనం మరియు టూలింగ్ ఇంకా ఆకర్షణీయంగా ఉంటుంది.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”సర్వీస్ రేట్ పరిమితులు ఆర్కిటెక్చర్ నిర్ణయాలను ఎలా ప్రభావితం చేస్తాయి?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు అభ్యర్ధన లేదా టోకెన్ throughputని సీలు చేస్తే, జట్లు ప్రతి టోకెన్‌కు ఎక్కువ ఉపయోగకరమైన పని చేయాలి మరియు లేటెన్సీని స్మూత్ చేయాలి. MLA, prefill/decode వేరుపరచడం, మరియు sparse MoE వంటి సాంకేతికతలు ఈ ప capsల కింద నిరంతర ప్రదర్శన సాధించడంలో సహాయపడతాయి. ప్రము, రేట్ caps మరియు throughput యోజనపై సమీక్షకోసం ఈ వనరును చూడండి: https://chat-gpt-5.ai/chatgpt-rate-limits-insights.”}}]}

DeepSeek-V3లో FP8 శిక్షణ సౌకర్యవంతత కోసం ప్రత్యేకమైందేమిటి?

ఇది ఉత్పత్తి హార్డ్‌వేర్‌పై ఎండ్-టు-ఎండ్ FP8 ఉపయోగించి పెద్ద ఎంపిక MoE శిక్షణలలో ప్రజావేదికపై డాక్యుమెంట్ చేసిన మొదటి ఉదాహరణలలో ఒకటి. NVIDIA యొక్క Transformer Engine మరియు జాగ్రత్తగా calibration ద్వారా సాధించిన ఈ విధానం గణనా మరియు శక్తి ఖర్చులను తగ్గిస్తూ నాణ్యతను నిలుపుతుంది, దీనివల్ల శిక్షణ బడ్జెట్లను నేరుగా తగ్గించి ప్రాప్తిని పెంచుతుంది.

మల్టీ-హెడ్ లేటెంట్ అటెంక్షన్ మెమరీ ఒత్తిడిని ఎలా తగ్గిస్తుంది?

MLA ప్రతి హెడ్ కీ-వాల్యూ టెన్సర్‌లను మోడల్‌తో కలిసి నేర్చుకున్న ఒక పంచుకున్న లేటెంట్ ప్రాతినిధ్యంలో కుదిస్తుంది. ఇన్ఫెరెన్స్ సమయంలో, కేవలం లేటెంట్ KVని క్యాష్ చేస్తుంది, DeepSeek-V3లో టోకెన్‌కు సుమారు 70 KB మెమరీ తగ్గించి, మరిన్ని సమకాల సమర్థతలు మరియు పొడవైన కాంటెక్స్ట్‌లను అనుమతిస్తుంది.

నోడ్-అవేర్ నిపుణుల రౌటింగ్ ఎందుకు ప్రధాన విషయం?

Expert Parallelism ఇంటర్-నోడ్ లింకులను అధికంగా ఒత్తిడి చేస్తుంది. Experts ను నోడ్ల ప్రకారం సమూహంగా ఉంచి, టోకెన్లను క్రాస్-నోడ్ ప్రయాణం తగ్గించేలా రూట్ చేయటం ద్వారా DeepSeek-V3 అధిక అంతర్నోడు బ్యాండ్విడ్త్ ఉపయోగించి IB contention తగ్గించి నిజమైన వర్క్‌లోడ్‌లలో throughput ని నిలబెట్టుకుంటుంది.

MPFT అన్ని అమలులకు MRFT కంటే మెరుగుగా ఉండతదా?

అవును కాదు. MPFT బలమైన ఫాల్ట్ ఐసోలేషన్ మరియు ప్లేన్-వైజ్ బ్యాలెన్సింగ్ అందిస్తుంది, టెస్ట్‌లలో సమాన ఆల్-టు-ఆల్ throughput ఉంచుతుంది, కానీ ఇది ప్లేన్-అవేర్ ఆపరేషన్లు మరియు హార్డ్‌వేర్ మద్దతును అవసరం చేస్తుంది. కొందరు పరిసరాల్లో MRFT యొక్క పాతదనం మరియు టూలింగ్ ఇంకా ఆకర్షణీయంగా ఉంటుంది.

సర్వీస్ రేట్ పరిమితులు ఆర్కిటెక్చర్ నిర్ణయాలను ఎలా ప్రభావితం చేస్తాయి?

ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు అభ్యర్ధన లేదా టోకెన్ throughputని సీలు చేస్తే, జట్లు ప్రతి టోకెన్‌కు ఎక్కువ ఉపయోగకరమైన పని చేయాలి మరియు లేటెన్సీని స్మూత్ చేయాలి. MLA, prefill/decode వేరుపరచడం, మరియు sparse MoE వంటి సాంకేతికతలు ఈ ప capsల కింద నిరంతర ప్రదర్శన సాధించడంలో సహాయపడతాయి. ప్రము, రేట్ caps మరియు throughput యోజనపై సమీక్షకోసం ఈ వనరును చూడండి: https://chat-gpt-5.ai/chatgpt-rate-limits-insights.