DeepSeek大模型服務器的核心技術主要包括以下幾個方面：

1、模型架構創(chuàng)新

多頭潛在注意力（MLA）技術：MLA通過低秩聯(lián)合壓縮技術，大幅削減了注意力鍵（keys）和值（values）的存儲空間，顯著降低了內存需求。這種技術減少了對KV矩陣的重復計算，避免了顯存消耗過大的問題。

混合專家模型（MoE）架構：DeepSeek采用了大規(guī)模的MoE架構，將模型參數(shù)劃分為多個“專家”，每個輸入只激活部分專家。這種架構在保持模型大規(guī)模參數(shù)的同時，顯著降低了計算資源的消耗。例如，6710億參數(shù)的模型在訓練時每個token僅激活約6%的參數(shù)。

2、算法優(yōu)化

DualPipe算法：該算法通過優(yōu)化計算與通信的重疊，有效減少了流水線中的空閑時間。它將計算任務和通信任務分別分配到不同的GPU流處理器（SM）上，確保在通信過程中同時進行計算。

強化學習架構：DeepSeek-R1-Zero通過分階段強化學習架構演進，包括冷啟動階段、面向推理的強化學習、拒絕采樣與監(jiān)督式微調、全場景強化學習等。

混合精度訓練技術：采用FP8混合精度訓練技術，不僅極大地加快了訓練速度，還大幅降低了GPU內存的消耗。同時，通過細粒度量化等技術，提高模型精度。

3、系統(tǒng)優(yōu)化

負載均衡優(yōu)化：通過為每個token分配專家Bias，動態(tài)調整專家的負載，確保訓練過程中負載均衡，提高集群效率。

通信優(yōu)化：DeepSeek對跨節(jié)點的全對全通信機制進行優(yōu)化，充分利用InfiniBand和NVLink提供的高帶寬。

內存優(yōu)化：通過重計算、將部分數(shù)據(jù)存儲在CPU內存、參數(shù)共享等方法，減少GPU顯存的使用。

4、分布式計算架構

DeepSeek采用了高度優(yōu)化的分布式計算架構，支持大規(guī)模的并行計算。例如，采用16路流水線并行、64路專家并行（跨8個物理節(jié)點）、數(shù)據(jù)并行ZeRO-1等策略，以減少通信開銷并提升整體性能。

5、多模態(tài)能力

DeepSeek通過CLIP-style對比學習，實現(xiàn)文本、圖像、視頻嵌入向量的精準對齊，支持跨模態(tài)檢索與生成。此外，融合視覺Transformer（ViT）與語言模型，賦能圖文問答（VQA）、視頻描述生成等前沿應用。

這些核心技術使得DeepSeek在大模型領域具備了高效推理、低成本訓練、靈活資源調配等優(yōu)勢，推動了其在自然語言處理和多模態(tài)應用中的廣泛發(fā)展。