Mise à jour de DeepSeek V3 : Puissance de calcul et Algorithme de nouvelle ère
Récemment, DeepSeek a publié la dernière mise à jour de la version V3 - DeepSeek-V3-0324 sur la plateforme Hugging Face. Les paramètres du modèle de cette version atteignent 685 milliards, avec des améliorations significatives en termes de capacité de code, de conception UI et de puissance de calcul.
Lors de la récente conférence GTC 2025, les leaders du secteur ont exprimé de vives éloges pour DeepSeek. Ils ont souligné que l'opinion selon laquelle le modèle efficace de DeepSeek réduirait la demande de puces était erronée, et que la demande de calcul ne fera qu'augmenter à l'avenir, et non diminuer.
DeepSeek, en tant que produit représentatif des percées algorithmiques, soulève des réflexions sur le rôle de la Puissance de calcul et de l'Algorithme dans le développement de l'industrie, en raison de sa relation avec les fournisseurs de puces.
Puissance de calcul et évolution symbiotique de l'algorithme
Dans le domaine de l'IA, l'augmentation de la puissance de calcul fournit une base d'exécution pour des algorithmes plus complexes, permettant aux modèles de traiter des volumes de données plus importants et d'apprendre des motifs plus complexes ; tandis que l'optimisation des algorithmes permet d'utiliser la puissance de calcul de manière plus efficace, améliorant l'efficacité de l'utilisation des ressources de calcul.
La relation symbiotique entre la puissance de calcul et l'algorithme redéfinit le paysage de l'industrie de l'IA :
Différenciation des voies technologiques : certaines entreprises s'efforcent de construire des clusters de puissance de calcul ultra-grands, tandis que d'autres se concentrent sur l'optimisation de l'efficacité des algorithmes, formant ainsi différentes écoles technologiques.
Reconstruction de la chaîne industrielle : les géants des puces deviennent des leaders de la puissance de calcul AI grâce à l'écosystème, tandis que les fournisseurs de services cloud réduisent les barrières de déploiement grâce à des services de puissance de calcul flexibles.
Ajustement de la répartition des ressources : les entreprises cherchent à équilibrer leurs investissements dans l'infrastructure matérielle et le développement d'algorithmes efficaces.
Émergence de la communauté open source : les modèles open source permettent de partager les résultats de l'innovation des algorithmes et de l'optimisation de la puissance de calcul, accélérant ainsi l'itération et la diffusion technologique.
Innovations technologiques de DeepSeek
Le succès de DeepSeek est indissociable de son innovation technologique. Voici une explication simple de ses principaux points d'innovation :
Optimisation de l'architecture du modèle
DeepSeek adopte une architecture combinée Transformer+MOE (Mixture of Experts) et introduit un mécanisme d'attention latente multi-tête (Multi-Head Latent Attention, MLA). Cette architecture ressemble à une super équipe, où le Transformer est responsable des tâches normales, tandis que le MOE agit comme un groupe d'experts au sein de l'équipe, chaque expert ayant son propre domaine d'expertise. Lorsqu'un problème spécifique se présente, l'expert le plus compétent s'en occupe, ce qui améliore considérablement l'efficacité et la précision du modèle. Le mécanisme MLA permet au modèle de prêter attention de manière plus flexible à différents détails importants lors du traitement de l'information, ce qui améliore encore les performances du modèle.
Méthodes d'entraînement innovantes
DeepSeek a proposé un cadre d'entraînement à précision mixte FP8. Ce cadre fonctionne comme un répartiteur de ressources intelligent, capable de choisir dynamiquement la précision de calcul appropriée en fonction des besoins à différentes étapes du processus d'entraînement. Il utilise une précision plus élevée lorsque des calculs de haute précision sont nécessaires, afin d'assurer l'exactitude du modèle ; tandis qu'il réduit la précision lorsque des précisions plus faibles sont acceptables, permettant ainsi d'économiser des ressources de calcul, d'accélérer la vitesse d'entraînement et de réduire l'utilisation de la mémoire.
Amélioration de l'efficacité de l'inférence
Lors de la phase d'inférence, DeepSeek a introduit la technologie de Prédiction Multi-token (Multi-token Prediction, MTP). Les méthodes d'inférence traditionnelles procèdent étape par étape, prédisant un seul Token à la fois. La technologie MTP permet de prédire plusieurs Tokens en une seule fois, accélérant ainsi considérablement la vitesse d'inférence tout en réduisant les coûts d'inférence.
percée de l'algorithme d'apprentissage par renforcement
L'algorithme d'apprentissage par renforcement GRPO (Optimisation Généralisée Récompense-Pénalité) de DeepSeek optimise le processus d'entraînement des modèles. L'apprentissage par renforcement agit comme un entraîneur pour le modèle, en guidant son apprentissage de meilleurs comportements grâce à des récompenses et des pénalités. Le nouvel algorithme de DeepSeek est plus efficace, capable de réduire les calculs inutiles tout en garantissant l'amélioration des performances du modèle, réalisant ainsi un équilibre entre performance et coût.
Ces innovations ont formé un système technique complet, réduisant la demande de Puissance de calcul sur toute la chaîne, de l'entraînement à l'inférence. Les cartes graphiques grand public peuvent désormais exécuter de puissants modèles d'IA, abaissant considérablement le seuil d'entrée pour les applications d'IA, permettant à un plus grand nombre de développeurs et d'entreprises de participer à l'innovation en IA.
Impact sur l'industrie des puces
Beaucoup de gens pensent que DeepSeek a contourné certaines couches techniques, se libérant ainsi de la dépendance à des puces spécifiques. En réalité, DeepSeek optimise directement l'algorithme via la couche PTX (Parallel Thread Execution) sous-jacente. PTX est un langage intermédiaire qui se situe entre le code de haut niveau et les instructions réelles du GPU, et en manipulant ce niveau, DeepSeek peut réaliser un ajustement de performance plus précis.
L'impact sur l'industrie des puces est double : d'une part, DeepSeek est en réalité plus étroitement lié au matériel et à l'écosystème associé, et la réduction du seuil d'entrée pour les applications d'IA pourrait élargir la taille globale du marché ; d'autre part, l'optimisation des algorithmes de DeepSeek pourrait modifier la structure de la demande du marché pour les puces haut de gamme, certains modèles d'IA qui nécessitaient auparavant un GPU haut de gamme peuvent désormais fonctionner efficacement sur des cartes graphiques de milieu de gamme voire de consommation.
Signification pour l'industrie de l'IA en Chine
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre une voie de percée technologique pour l'industrie de l'IA en Chine. Dans un contexte de restrictions sur les puces haut de gamme, l'idée de « compléter le matériel par le logiciel » réduit la dépendance aux puces importées de pointe.
En amont, des algorithmes efficaces réduisent la pression sur la demande de puissance de calcul, permettant aux fournisseurs de services de puissance de calcul d'optimiser le logiciel pour prolonger la durée d'utilisation du matériel et améliorer le retour sur investissement. En aval, les modèles open source optimisés abaissent le seuil d'entrée pour le développement d'applications IA. De nombreuses petites et moyennes entreprises, sans avoir besoin de ressources massives en puissance de calcul, peuvent développer des applications compétitives basées sur le modèle DeepSeek, ce qui engendrera l'émergence de davantage de solutions IA dans des domaines verticaux.
L'impact profond de Web3+IA
Infrastructure AI décentralisée
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre une nouvelle dynamique aux infrastructures AI Web3, avec une architecture innovante, un algorithme efficace et des besoins en Puissance de calcul réduits, rendant l'inférence AI décentralisée possible. L'architecture MoE est naturellement adaptée au déploiement distribué, différents nœuds pouvant posséder différents réseaux d'experts, sans qu'un nœud unique ait besoin de stocker le modèle complet, ce qui réduit considérablement les exigences de stockage et de calcul d'un seul nœud, augmentant ainsi la flexibilité et l'efficacité du modèle.
Le cadre d'entraînement FP8 réduit encore la nécessité de ressources de calcul haut de gamme, permettant à davantage de ressources de calcul d'être ajoutées au réseau de nœuds. Cela réduit non seulement le seuil de participation au calcul décentralisé de l'IA, mais améliore également la capacité et l'efficacité de calcul de l'ensemble du réseau.
Système multi-agents
Optimisation des stratégies de trading intelligent : grâce à l'analyse des données de marché en temps réel agent, à la prévision des fluctuations de prix à court terme agent, à l'exécution des transactions sur la chaîne agent, à la supervision des résultats de trading agent, etc. en collaboration, aider les utilisateurs à obtenir des rendements plus élevés.
Exécution automatisée des contrats intelligents : agents de surveillance des contrats intelligents, agents d'exécution des contrats intelligents, agents de supervision des résultats d'exécution, etc., fonctionnant en synergie pour réaliser l'automatisation de logiques commerciales plus complexes.
Gestion de portefeuille d'investissement personnalisée : l'IA aide les utilisateurs à trouver en temps réel les meilleures opportunités de staking ou de fourniture de liquidité en fonction de leur tolérance au risque, de leurs objectifs d'investissement et de leur situation financière.
DeepSeek est en train de trouver des percées grâce à l'innovation algorithmique sous contrainte de puissance de calcul, ouvrant une voie de développement différenciée pour l'industrie de l'IA en Chine. Réduire le seuil d'application, promouvoir la fusion de Web3 et de l'IA, alléger la dépendance aux puces haut de gamme, et habiliter l'innovation financière, ces impacts sont en train de remodeler le paysage de l'économie numérique. Le développement futur de l'IA ne sera plus seulement une compétition de puissance de calcul, mais une compétition d'optimisation collaborative entre puissance de calcul et algorithme. Sur cette nouvelle piste, des innovateurs comme DeepSeek redéfinissent les règles du jeu avec la sagesse chinoise.
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DeFi_Dad_Jokes
· 07-28 17:01
Alors, pourquoi ne pas essayer de courir ETH ?
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DAOdreamer
· 07-27 02:24
Vitesse To the moon ! Enfin, j'ai réussi à surpasser GPT.
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TheMemefather
· 07-26 22:17
Encore un qui prétend à Goutte des coûts.
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0xOverleveraged
· 07-26 22:07
Super ! L'IA locale doit émerger.
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RetailTherapist
· 07-26 22:04
6850 milliards, c'est vraiment effrayant, un véritable Puissance de calcul monstre.
Voir l'originalRépondre0
GateUser-75ee51e7
· 07-26 22:03
Les exigences en matière de puces peuvent-elles encore diminuer ? Ceux qui comprennent, parlez-en.
Mise à jour de DeepSeek V3 : Puissance de calcul et Algorithme dansent ensemble pour redéfinir le paysage de l'industrie de l'IA
Mise à jour de DeepSeek V3 : Puissance de calcul et Algorithme de nouvelle ère
Récemment, DeepSeek a publié la dernière mise à jour de la version V3 - DeepSeek-V3-0324 sur la plateforme Hugging Face. Les paramètres du modèle de cette version atteignent 685 milliards, avec des améliorations significatives en termes de capacité de code, de conception UI et de puissance de calcul.
Lors de la récente conférence GTC 2025, les leaders du secteur ont exprimé de vives éloges pour DeepSeek. Ils ont souligné que l'opinion selon laquelle le modèle efficace de DeepSeek réduirait la demande de puces était erronée, et que la demande de calcul ne fera qu'augmenter à l'avenir, et non diminuer.
DeepSeek, en tant que produit représentatif des percées algorithmiques, soulève des réflexions sur le rôle de la Puissance de calcul et de l'Algorithme dans le développement de l'industrie, en raison de sa relation avec les fournisseurs de puces.
Puissance de calcul et évolution symbiotique de l'algorithme
Dans le domaine de l'IA, l'augmentation de la puissance de calcul fournit une base d'exécution pour des algorithmes plus complexes, permettant aux modèles de traiter des volumes de données plus importants et d'apprendre des motifs plus complexes ; tandis que l'optimisation des algorithmes permet d'utiliser la puissance de calcul de manière plus efficace, améliorant l'efficacité de l'utilisation des ressources de calcul.
La relation symbiotique entre la puissance de calcul et l'algorithme redéfinit le paysage de l'industrie de l'IA :
Innovations technologiques de DeepSeek
Le succès de DeepSeek est indissociable de son innovation technologique. Voici une explication simple de ses principaux points d'innovation :
Optimisation de l'architecture du modèle
DeepSeek adopte une architecture combinée Transformer+MOE (Mixture of Experts) et introduit un mécanisme d'attention latente multi-tête (Multi-Head Latent Attention, MLA). Cette architecture ressemble à une super équipe, où le Transformer est responsable des tâches normales, tandis que le MOE agit comme un groupe d'experts au sein de l'équipe, chaque expert ayant son propre domaine d'expertise. Lorsqu'un problème spécifique se présente, l'expert le plus compétent s'en occupe, ce qui améliore considérablement l'efficacité et la précision du modèle. Le mécanisme MLA permet au modèle de prêter attention de manière plus flexible à différents détails importants lors du traitement de l'information, ce qui améliore encore les performances du modèle.
Méthodes d'entraînement innovantes
DeepSeek a proposé un cadre d'entraînement à précision mixte FP8. Ce cadre fonctionne comme un répartiteur de ressources intelligent, capable de choisir dynamiquement la précision de calcul appropriée en fonction des besoins à différentes étapes du processus d'entraînement. Il utilise une précision plus élevée lorsque des calculs de haute précision sont nécessaires, afin d'assurer l'exactitude du modèle ; tandis qu'il réduit la précision lorsque des précisions plus faibles sont acceptables, permettant ainsi d'économiser des ressources de calcul, d'accélérer la vitesse d'entraînement et de réduire l'utilisation de la mémoire.
Amélioration de l'efficacité de l'inférence
Lors de la phase d'inférence, DeepSeek a introduit la technologie de Prédiction Multi-token (Multi-token Prediction, MTP). Les méthodes d'inférence traditionnelles procèdent étape par étape, prédisant un seul Token à la fois. La technologie MTP permet de prédire plusieurs Tokens en une seule fois, accélérant ainsi considérablement la vitesse d'inférence tout en réduisant les coûts d'inférence.
percée de l'algorithme d'apprentissage par renforcement
L'algorithme d'apprentissage par renforcement GRPO (Optimisation Généralisée Récompense-Pénalité) de DeepSeek optimise le processus d'entraînement des modèles. L'apprentissage par renforcement agit comme un entraîneur pour le modèle, en guidant son apprentissage de meilleurs comportements grâce à des récompenses et des pénalités. Le nouvel algorithme de DeepSeek est plus efficace, capable de réduire les calculs inutiles tout en garantissant l'amélioration des performances du modèle, réalisant ainsi un équilibre entre performance et coût.
Ces innovations ont formé un système technique complet, réduisant la demande de Puissance de calcul sur toute la chaîne, de l'entraînement à l'inférence. Les cartes graphiques grand public peuvent désormais exécuter de puissants modèles d'IA, abaissant considérablement le seuil d'entrée pour les applications d'IA, permettant à un plus grand nombre de développeurs et d'entreprises de participer à l'innovation en IA.
Impact sur l'industrie des puces
Beaucoup de gens pensent que DeepSeek a contourné certaines couches techniques, se libérant ainsi de la dépendance à des puces spécifiques. En réalité, DeepSeek optimise directement l'algorithme via la couche PTX (Parallel Thread Execution) sous-jacente. PTX est un langage intermédiaire qui se situe entre le code de haut niveau et les instructions réelles du GPU, et en manipulant ce niveau, DeepSeek peut réaliser un ajustement de performance plus précis.
L'impact sur l'industrie des puces est double : d'une part, DeepSeek est en réalité plus étroitement lié au matériel et à l'écosystème associé, et la réduction du seuil d'entrée pour les applications d'IA pourrait élargir la taille globale du marché ; d'autre part, l'optimisation des algorithmes de DeepSeek pourrait modifier la structure de la demande du marché pour les puces haut de gamme, certains modèles d'IA qui nécessitaient auparavant un GPU haut de gamme peuvent désormais fonctionner efficacement sur des cartes graphiques de milieu de gamme voire de consommation.
Signification pour l'industrie de l'IA en Chine
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre une voie de percée technologique pour l'industrie de l'IA en Chine. Dans un contexte de restrictions sur les puces haut de gamme, l'idée de « compléter le matériel par le logiciel » réduit la dépendance aux puces importées de pointe.
En amont, des algorithmes efficaces réduisent la pression sur la demande de puissance de calcul, permettant aux fournisseurs de services de puissance de calcul d'optimiser le logiciel pour prolonger la durée d'utilisation du matériel et améliorer le retour sur investissement. En aval, les modèles open source optimisés abaissent le seuil d'entrée pour le développement d'applications IA. De nombreuses petites et moyennes entreprises, sans avoir besoin de ressources massives en puissance de calcul, peuvent développer des applications compétitives basées sur le modèle DeepSeek, ce qui engendrera l'émergence de davantage de solutions IA dans des domaines verticaux.
L'impact profond de Web3+IA
Infrastructure AI décentralisée
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre une nouvelle dynamique aux infrastructures AI Web3, avec une architecture innovante, un algorithme efficace et des besoins en Puissance de calcul réduits, rendant l'inférence AI décentralisée possible. L'architecture MoE est naturellement adaptée au déploiement distribué, différents nœuds pouvant posséder différents réseaux d'experts, sans qu'un nœud unique ait besoin de stocker le modèle complet, ce qui réduit considérablement les exigences de stockage et de calcul d'un seul nœud, augmentant ainsi la flexibilité et l'efficacité du modèle.
Le cadre d'entraînement FP8 réduit encore la nécessité de ressources de calcul haut de gamme, permettant à davantage de ressources de calcul d'être ajoutées au réseau de nœuds. Cela réduit non seulement le seuil de participation au calcul décentralisé de l'IA, mais améliore également la capacité et l'efficacité de calcul de l'ensemble du réseau.
Système multi-agents
Optimisation des stratégies de trading intelligent : grâce à l'analyse des données de marché en temps réel agent, à la prévision des fluctuations de prix à court terme agent, à l'exécution des transactions sur la chaîne agent, à la supervision des résultats de trading agent, etc. en collaboration, aider les utilisateurs à obtenir des rendements plus élevés.
Exécution automatisée des contrats intelligents : agents de surveillance des contrats intelligents, agents d'exécution des contrats intelligents, agents de supervision des résultats d'exécution, etc., fonctionnant en synergie pour réaliser l'automatisation de logiques commerciales plus complexes.
Gestion de portefeuille d'investissement personnalisée : l'IA aide les utilisateurs à trouver en temps réel les meilleures opportunités de staking ou de fourniture de liquidité en fonction de leur tolérance au risque, de leurs objectifs d'investissement et de leur situation financière.
DeepSeek est en train de trouver des percées grâce à l'innovation algorithmique sous contrainte de puissance de calcul, ouvrant une voie de développement différenciée pour l'industrie de l'IA en Chine. Réduire le seuil d'application, promouvoir la fusion de Web3 et de l'IA, alléger la dépendance aux puces haut de gamme, et habiliter l'innovation financière, ces impacts sont en train de remodeler le paysage de l'économie numérique. Le développement futur de l'IA ne sera plus seulement une compétition de puissance de calcul, mais une compétition d'optimisation collaborative entre puissance de calcul et algorithme. Sur cette nouvelle piste, des innovateurs comme DeepSeek redéfinissent les règles du jeu avec la sagesse chinoise.