摘要：DeepSeek开源周圆满落幕，五天内集中发布了七项核心技术：计算优化的FlashMLA和DeepGEMM、通信加速的DeepEP、并行调度的DualPipe和EPLB、数据处理的3FS和Smallpond。
DeepSeek开源周圆满落幕，五天内集中发布了七项核心技术：计算优化的FlashMLA和DeepGEMM、通信加速的DeepEP、并行调度的DualPipe和EPLB、数据处理的3FS和Smallpond。
这套技术组合构建了一套完整的大模型训练优化体系，直击当前大模型训练的核心痛点：
1.数据流瓶颈：传统存储面对TB级数据I/O效率低下，3FS和Smallpond重构数据流
2.计算复杂度困境：常规Attention的复杂度限制了序列长度，FlashMLA以低量级复杂度突破这一限制
3.硬件潜能未释放：DeepGEMM充分挖掘Hopper架构FP8特性，接近理论峰值性能
4.MoE通信开销巨大：DeepEP优化跨节点专家调用的通信效率，解决集群规模扩大带来的通信挑战
5.资源利用不均：EPLB和DualPipe提高GPU利用率，减少闲置时间
本文将剖析这七项技术如何通过算法创新与硬件协同，在相同资源条件下显著提升训练效率，并探讨这一系统性开源对降低大模型训练门槛、加速行业创新的深远影响。随着模型规模不断增长，传统算法架构已成为瓶颈，DeepSeek的解决方案不仅解决了当前问题，更为大模型基础设施的未来发展指明了方向。
文章结构预览：
DeepSeek七大技术如何重塑大模型工程体系
从Day1-Day5，理解DeepSeek团队的工程思路和技术逻辑
谈Deepseek对行业的影响：开源升级、效率革命、芯片突围与范式创新
（一）全链路视角：DeepSeek如何重塑大模型工程体系
在大模型的工程化生产中，训练虽是核心环节，但真正的挑战在于贯穿数据准备、模型训练到推理部署的全链路优化。每一个环节的效率瓶颈都可能成为整体性能的天花板，系统性能的极致榨取才是决定大模型能否高效落地的关键。
下图所示，是从大模型全链路视角解析DeepSeek的七大技术突破。
DeepSeek的技术创新遵循两大核心思路：一是针对Hopper架构等最新硬件特性的深度优化，充分利用BF16/FP16/FP8 Tensor Core，在显著减少内存需求的同时提升计算吞吐；二是面向新一代模型架构的前瞻性设计，直面传统算法结构在模型规模持续增长下的不可持续性，尤其是为MoE等新型并行模式提供专门优化的系统支持。
数据准备：存储介质革新与数据处理重构
在大模型训练中，数据处理往往是效率的第一个瓶颈。面对 PB 级别的数据量，传统的 HDD（机械硬盘）受限于顺序读写特性与高延迟，难以满足训练的实时需求。而预处理阶段的数据清洗、格式转换与分片等操作更是进一步加剧了 I/O 压力。DeepSeek 在这一环节的突破，依赖于 3FS 分布式文件系统和 SmallPond 数据处理框架的协同设计，带来以下核心改进：
基于 SSD 的分布式存储架构：DeepSeek 将存储介质从 HDD 升级为 NVMe SSD，利用 SSD 的随机读写能力，将 I/O 性能提升至 HDD 的百倍级别。配合 3FS 文件系统的并行访问能力，在千卡集群中实现了每秒数百万次随机 I/O 操作，数据吞吐量提升 3-5 倍，大幅缩短了训练中的数据加载时间。动态按需数据访问：通过文件系统的随机访问特性，DeepSeek 打破了传统“离线预处理+在线加载”的串行模式。无需提前对数据进行定长分块，可直接在训练时动态索引原始数据，大幅简化了数据预处理流程。例如，在语言模型训练中，无需对语料进行预处理分片，训练时可根据需要动态截取文本序列。启示：数据工程不应局限于传统的“存储-计算分离”思维，而应通过存储介质升级与文件系统协同设计，构建“动态按需”的流式数据处理模式，从底层革新全链路效率，数据工程设计也应充分考虑后续训练推理工作流需求。
大模型的训练是资源消耗最为集中的环节，涉及“算法-系统-硬件”的多层协同。DeepSeek 的开源实践展现了在 Attention 机制重构和超大规模并行训练上的深度创新，解决了长序列处理和算力利用率不足的核心难题。
传统的标准 Attention 算法复杂度为 O(N²)，在长序列处理时显存占用激增，访存瓶颈导致导致 GPU 利用率低下。DeepSeek 提出的 FlashMLA 和 DeepGEMM 技术栈通过以下三大革新，实现了显著的性能提升：
内核级优化：突破 CUDA 的生态限制，直接通过 PTX 汇编代码优化算子性能，并支持国产 GPU 硬件生态。复杂度降维：通过多头潜在注意力（MLA）机制，将 Attention 的计算复杂度从 O(N²) 降至线性级别，大幅降低显存带宽需求。硬件适配优化：针对 Hopper 架构的张量核心特性进行算子重构，将高端 GPU 的计算利用率从不足 40% 提升至 70%以上。随着大模型参数规模突破千亿级别，传统的多机多卡并行范式面临通信瓶颈。DeepSeek 通过以下双重创新实现了效率突破：
DualPipe 异质流水并行：通过动态任务切片与内存预取机制，重构计算流水线，实现计算与通信的深度重叠，结合 FP8 混合精度策略降低显存开销。DeepEP 通信库：针对 MoE（专家混合）架构的 All-to-All 通信模式，开发拓扑感知的路由算法，显著提高通信吞吐，为千卡级集群的高效训练提供支持。启示：大模型的训练优化需要构建“算法-系统-硬件”三位一体的协同体系，将算子创新、硬件适配与并行计算深度结合，以突破算力瓶颈，实现规模化增效。
在推理阶段，MoE（专家混合）模型面临的核心问题是专家节点的负载不均衡。传统的静态路由策略难以应对推理请求的长尾效应，导致部分计算单元利用率不足 50%。DeepSeek 提出的 EPLB （弹性负载均衡）框架通过以下方式解决了这一问题：
动态负载预测：基于请求分布的实时反馈，提前预测节点负载并动态分配任务。自动路由调整：通过弹性负载均衡机制，将节点利用率提升至 90%以上，显著提高资源效率和服务质量。启示：大模型推理优化需要突破传统的“动态部署+固定路由”架构，构建具备实时反馈能力的动态系统，使资源利用率和服务质量达到最佳平衡。
这五天密集开源的七项技术成果精准对应了从数据准备、模型训练到模型推理的全链路痛点，不仅解决了当前问题，更为大模型工程带来三点关键启示：
全流程系统思维：大模型生产必须综合考虑前置数据准备到后续推理部署的全链路资源投入与效率优化，而非单纯关注训练环节场景驱动的软硬协同：大模型工程必须围绕实际软硬件场景深度优化，既要精准识别应用需求，也要彻底挖掘硬件潜能算法创新的必要性：随着模型规模持续增长，传统算子的计算复杂度已成为根本瓶颈，算法层面的突破性创新成为维持大模型规模增长的关键所在（二）五天技术详解，看DeepSeek团队的思路与逻辑
分析完DeepSeek技术体系对大模型全链路的系统性影响后，我们再按日回顾开源周技术亮点，重点理解DeepSeek团队的工程思路和技术逻辑。每一天的开源都有明确的主题和侧重点。
Day1-FlashMLA：Attention算子的硬件级重构DeepSeek开源首日推出了FlashMLA，这是一项针对注意力机制的根本性重构。与其说是对现有注意力机制的优化，不如说是对这一核心算法的重新思考。
BF16精度支持：在计算精度与效率之间取得平衡。分页式KV缓存：采用块大小为64的内存管理方式，优化内存分配，减少碎片。Hopper GPU优化：在H800 SXM5 GPU上实现3000 GB/s的内存带宽和580 TFLOPS的计算性能。开源周的首日选择FlashMLA并非偶然。注意力机制是大语言模型的核心算法，其计算复杂度和内存占用直接决定了模型能处理的上下文长度和推理速度。DeepSeek通过这一算子重构，向业界展示了其从算法基础到硬件适配的全栈优化能力，同时也暗示了未来大模型架构将从算法层面突破计算复杂度桎梏的发展方向。
第二天，DeepSeek开源了DeepEP，这一专为混合专家模型(MoE)设计的通信库解决了分布式环境下专家协同的效率问题。
针对MoE模型的all-to-all通信模式进行深度优化，改善数据交换效率为低延迟需求场景提供纯RDMA功能：减少 GPU 之间的通信等待时间支持FP8等低精度数据的原生传输，减少通信带宽需求专门为MoE推理任务优化，大幅提升解码速度和吞吐量选择在第二天开源DeepEP反映了DeepSeek对MoE架构作为下一代大模型结构的战略布局。传统密集模型已接近效率瓶颈，而MoE代表了参数规模和计算效率平衡的新方向。但MoE模型的高效实现依赖于专家间的低延迟通信，DeepEP正是解决这一核心挑战的关键技术，为DeepSeek建立在MoE领域的技术优势奠定了基础。
第三天的主角是DeepGEMM，这个仅有300行代码的矩阵乘法库展现了DeepSeek对基础算法的极致追求，在 Hopper GPU 上达到 1350+FP8 TFLOPS 的高性能，超越NVIDIA CUTLASS方案2.7倍。其即时编译技术将小矩阵运算效率提升至传统方案的17倍，使MoE模型训练迭代周期缩短58%。
采用FP8低精度计算和查找表策略，显著减少计算开销针对Hopper架构GPU进行深度优化，极大提升硬件利用率同时支持普通模型和MoE模型的分组GEMM算子，面向新一代模型架构支持即时编译(JIT)，无需预编译，部署灵活简单
矩阵乘法是深度学习的基础算子，也是计算密集度最高的操作之一。DeepGEMM以极简设计实现超越NVIDIA官方库2.7倍的性能，证明了"少即是多"的工程哲学。这不仅展示了DeepSeek团队的硬件优化能力，更反映了他们对高性能计算本质的深刻理解。DeepGEMM的开源也为社区提供了一个研究GPU优化的绝佳教材。
第四天，DeepSeek同时开源了两项并行计算技术：DualPipe和EPLB，共同解决大规模并行训练中的效率和均衡问题。
DualPipe：
双向流水线并行设计，使计算和通信完全重叠相比传统1F1B流水线，将气泡时间从32%压缩至7.4%前向计算与反向传播的时空折叠，设备活跃度稳定在93%以上在提高吞吐的同时，内存占用反而降低10%EPLB：
专为MoE模型设计的专家并行负载均衡器根据专家负载和分组原则优化部署位置尽量减少跨节点通信，保持GPU负载均衡动态适应不同请求模式，提高整体资源利用率这两项技术共同解决了大规模并行训练中的关键难题：计算资源利用率低下和负载不均衡。特别是DualPipe打破了传统流水线并行范式，从根本上重构了计算任务编排方式，而EPLB则为MoE模型提供了智能化的资源调度策略。这一天的开源侧重于系统层面的优化，反映了DeepSeek对分布式系统设计的深入思考。
收官之日，DeepSeek开源了3FS文件系统和Smallpond数据处理框架，彻底重构了大模型训练的数据基础设施。
3FS文件系统在180节点集群实现6.6TB/s聚合带宽，KVCache查询延迟仅比内存方案高18%。其CRAQ协议在跨地域部署中保持99.999%可用性，存储成本压至S3的1/7。核心创新包括：
使用SSD作为主要存储介质（比磁盘贵但是可以节省大量后续的时间成本）支持数据随机访问，取代预处理和shuffle，节省大量准备工作时间模拟kvcache，替代DRAM，低成本适配大模型推理任务配合Smallpond数据处理框架，110TB排序任务吞吐量达3.66TB/分钟，较Spark提速17倍。其数据管道预取算法使训练数据集加载时间缩短82%。
最后一天的开源聚焦于大模型工程中常被忽视但极为关键的环节：数据处理。3FS和Smallpond的组合不仅提升了数据处理效率，更颠覆了传统的数据准备范式，实现了从"先处理后训练"到"边处理边训练"的模式转变。这一天的开源完成了DeepSeek全链路优化的收官之作，展示了其对大模型工程每个环节都有深刻理解和创新解决方案。
（三）
Deepseek对行业的影响：开源升级、效率革命、芯片突围与范式创新
从算法到硬件，从效率到生态，DeepSeek 的五天开源行动不仅展现了大模型技术的深度突破，也为行业提供了一种全新的技术与发展范式。以下将从开源升级、效率革命、芯片突围和范式创新四个维度剖析其深远影响。
如果说 DeepSeek V3 和 R1 的开源实现了算法层的平民化，让开发者能够以更低成本使用领先的大模型技术，那么这次连续 5 天的开源行动则更进一步，将创新的触角深入到底层框架和工程工具。这种从算法到框架的开源升级，不仅大幅降低了大模型训练的技术门槛，也对云厂商和开源生态的技术战略产生了深远影响。
对云厂商：它削弱了传统云服务的垄断性，推动 AI 基础设施更加多元化，开发者不再完全依赖昂贵的云端服务。对开源生态：它将竞争从高层算法延伸到底层工具链，重塑了行业的技术护城河，带动开源项目向更高效的工程化发展。对开发者：它降低了大模型训练的技术和成本门槛，让更多团队有能力参与大模型技术的研发与创新。DeepSeek 从算法开源扩展到底层框架，不仅推动了训练成本的下降，还为 AI 基础设施的多样化发展注入了新的活力。这次开源行动重塑了行业格局，让技术普惠从应用层走向训练层，撬动了技术护城河，推动 AI 开源生态迈向新的阶段。
MoE 架构的 KV 缓存压缩、FP8 低精度计算等创新表明，算法与硬件的深度协同设计，而非单纯依赖更大的参数规模和算力投入，才是突破算力瓶颈的关键。未来，算力越多固然越好，但对于追求 AI 平民化的大多数企业和开发者而言，如何更高效地利用有限的资源才是更现实、更重要的方向。
正如我在上篇分享《DeepSeek开源首发 FlashMLA：大模型的成功与 AI 平民化》 中提到的那样，DeepSeek 的成功模式正在改变行业规则：它证明了在有限算力的条件下，通过精细化的优化和协同设计，同样可以实现顶尖性能。这种从“资源堆积”到“资源效率最大化”的转变，为更多中小企业和团队参与大模型研发打开了大门，也加速了 AI 技术的普惠化进程。
DeepSeek的一大创新亮点在于其凭借内联PTX汇编代码的尝试和对国产GPU的高效支持成功突破了CUDA生态的限制。这一创新动摇了开发者对CUDA生态的绝对依赖，推动AI基础设施领域的多元化发展。这种硬件指令集层面的逆向突围重构了AI算力竞争规则，从应用适配到主动掌控，为国产芯片产业注入了强大信心，推动国产芯片与国际巨头在架构层同台竞技，标志着中国AI产业正式进入"用汇编语言铸造算力主权"的新阶段。
DeepSeek的成功是战略深耕与系统化创新的必然产物。从战略层面看，其聚焦推理这一技术制高点，摒弃盲目追逐热点，通过纵向突破形成差异化竞争力；在组织设计上，以"并行探索、快速迭代"的人才架构支撑技术攻坚，既有多种技术路线同步推进的创新容错机制，又有扁平化管理保障敏捷响应，使技术突破速度始终跑赢市场变化周期。更关键的是，深植团队基因的AGI信仰与技术理想主义情怀，成为驱动人才源源不断投入算法优化、硬件适配等系统性研发的动力源。DeepSeek的实践证明——当战略定力、组织活力与文化张力形成共振，从大模型算法到底层硬件的进行层层深入探索和优化，才能使技术创新真正转化为行业变革。
结语：技术深度决定未来格局
在 AI 大模型技术与算力之争日益激烈的背景下，DeepSeek 开源周释放的五项技术成果，通过对硬件性能的极致优化与系统性工程创新，为行业提供了一套低成本、高性能的标杆方案。这次开源行动标志着一个重要的转折点：从过去以算法为中心的关注，向更深层次的硬件底层技术创新延伸，推动 AI 行业从“堆算力”向“技术深度”的转型。
开源展现的技术细节，也揭示了大模型发展的深层规律：真正的突破往往发生在硬件指令与软件算法的交界处。当开发者能够像编排量子比特般精确调度每个晶体管的运算节奏，算力效能的提升就不再受制于物理定律的线性约束。这种对计算本质的深刻理解，也是 DeepSeek 团队给行业的重要启示——在追逐 AGI 的道路上，既要仰望星空的浩瀚，也要洞察硅晶圆上每个电子的轨迹。
来源：DataFunTalk