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DeepSeek全面開源V3/R1推理系統(tǒng)！成本利潤(rùn)率高達(dá)545%

新智元 整合編輯：太平洋科技 發(fā)布于：2025-03-03 15:47

近日，當(dāng)大家以為開源周已經(jīng)結(jié)束的時(shí)候，真「Open AI」DeepSeek帶來了壓軸大戲——DeepSeek-V3/R1推理系統(tǒng)，全面揭秘！

吞吐量和延遲優(yōu)化：

跨節(jié)點(diǎn)高效并行（EP）驅(qū)動(dòng)的批處理擴(kuò)展

計(jì)算與通信并行處理

智能負(fù)載均衡

在線服務(wù)性能數(shù)據(jù)：

每個(gè)H800節(jié)點(diǎn)每秒處理73,700/14,800輸入/輸出token

成本利潤(rùn)率高達(dá)545%

DeepSeek表示，希望本周分享的技術(shù)見解能為開源社區(qū)帶來價(jià)值，共同推進(jìn)通用人工智能的發(fā)展目標(biāo)。

看到這里，網(wǎng)友都驚了！

所以，基本免費(fèi)的DeepSeek成本利潤(rùn)率高達(dá)545%，而堪稱世界最貴的OpenAI卻在虧損？

系統(tǒng)設(shè)計(jì)原則

簡(jiǎn)單來說，DeepSeek-V3/R1推理服務(wù)的優(yōu)化目標(biāo)是：提高吞吐量和降低延遲。

為了實(shí)現(xiàn)這兩個(gè)目標(biāo)，團(tuán)隊(duì)采用了跨節(jié)點(diǎn)專家并行（Expert Parallelism，EP）技術(shù)。

首先，EP顯著擴(kuò)大了批處理規(guī)模，提高了GPU矩陣計(jì)算效率，從而提升吞吐量。

其次，EP將專家模塊分布在不同GPU上，每個(gè)GPU僅處理少量專家模塊（減少內(nèi)存訪問需求），從而降低延遲。

然而，EP也增加了系統(tǒng)復(fù)雜度，主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：

EP引入了跨節(jié)點(diǎn)通信。為了優(yōu)化吞吐量，需要設(shè)計(jì)合理的計(jì)算工作流，使通信過程與計(jì)算過程能夠并行進(jìn)行。

EP涉及多個(gè)節(jié)點(diǎn)，因此必然需要數(shù)據(jù)并行（Data Parallelism，DP），并要求在不同DP實(shí)例之間進(jìn)行負(fù)載均衡。

為此，DeepSeek通過以下方式應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)：

利用EP技術(shù)擴(kuò)展批處理規(guī)模

將通信延遲與計(jì)算過程重疊處理

實(shí)現(xiàn)有效的負(fù)載均衡

大規(guī)�？绻�(jié)點(diǎn)專家并行（EP）

DeepSeek-V3/R1中包含大量專家模塊：每層256個(gè)專家中僅激活8個(gè)，所以模型的高稀疏性特點(diǎn)要求采用極大的整體批處理規(guī)模。

這樣才能確保每個(gè)專家模塊獲得足夠的批處理量，從而實(shí)現(xiàn)更高的吞吐量和更低的延遲。因此，大規(guī)模跨節(jié)點(diǎn)EP技術(shù)成為必不可少的選擇。

DeepSeek采用了預(yù)填充-解碼解耦架構(gòu)（prefill-decode disaggregation architecture），在預(yù)填充和解碼階段分別采用不同程度的并行策略：

預(yù)填充階段「路由專家EP32，MLA/共享專家DP32」：每個(gè)部署單元跨越4個(gè)節(jié)點(diǎn)，配置32個(gè)冗余路由專家，每個(gè)GPU負(fù)責(zé)處理9個(gè)路由專家和1個(gè)共享專家。

解碼階段「路由專家EP144，MLA/共享專家DP144」：每個(gè)部署單元跨越18個(gè)節(jié)點(diǎn)，配置32個(gè)冗余路由專家，每個(gè)GPU管理2個(gè)路由專家和1個(gè)共享專家。

計(jì)算-通信重疊處理

大規(guī)模跨節(jié)點(diǎn)EP技術(shù)引入了顯著的通信開銷。

為了緩解這一問題，采用dual-batch重疊策略，將同一批請(qǐng)求分割為兩個(gè)microbatch，以隱藏通信成本并提高整體吞吐量。

在預(yù)填充階段，兩個(gè)microbatch交替執(zhí)行，一個(gè)microbatch的通信開銷被另一個(gè)microbatch的計(jì)算過程所掩蓋。

在解碼階段，各執(zhí)行階段的時(shí)長(zhǎng)存在不平衡現(xiàn)象。

為此，需要將注意力層細(xì)分為兩個(gè)步驟，并采用五階段流水線（5-stage pipeline）技術(shù)，實(shí)現(xiàn)計(jì)算與通信的無縫重疊。

實(shí)現(xiàn)最優(yōu)負(fù)載均衡

大規(guī)模并行（包括數(shù)據(jù)并行DP和專家并行EP）帶來了一個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)：如果單個(gè)GPU在計(jì)算或通信方面過載，它將成為整個(gè)系統(tǒng)的性能瓶頸，導(dǎo)致系統(tǒng)速度下降，同時(shí)造成其他GPU資源閑置。

為了最大限度地提高資源利用率，DeepSeek的目標(biāo)是在所有GPU上實(shí)現(xiàn)計(jì)算和通信負(fù)載的平衡。

1. 預(yù)填充階段負(fù)載平衡器

關(guān)鍵問題：不同數(shù)據(jù)并行實(shí)例之間的請(qǐng)求數(shù)量和序列長(zhǎng)度差異導(dǎo)致核心注意力計(jì)算和分發(fā)發(fā)送負(fù)載不平衡。

優(yōu)化目標(biāo)：

平衡各GPU之間的核心注意力計(jì)算（核心注意力計(jì)算負(fù)載均衡）；

均衡每個(gè)GPU處理的輸入token數(shù)量（分發(fā)發(fā)送負(fù)載均衡），避免特定GPU出現(xiàn)處理延遲。

2. 解碼階段負(fù)載平衡器

關(guān)鍵問題：數(shù)據(jù)并行實(shí)例之間請(qǐng)求數(shù)量和序列長(zhǎng)度不均導(dǎo)致核心注意力計(jì)算（與KV緩存使用相關(guān)）和分發(fā)發(fā)送負(fù)載的差異。

優(yōu)化目標(biāo)：

平衡各GPU之間的KV緩存（KVCache）使用（核心注意力計(jì)算負(fù)載均衡）；

均衡每個(gè)GPU的請(qǐng)求處理數(shù)量（分發(fā)發(fā)送負(fù)載均衡）。

3. 專家并行負(fù)載平衡器

關(guān)鍵問題：在混合專家模型（Mixture of Experts，MoE）中，存在天然的高負(fù)載專家，導(dǎo)致不同GPU上的專家計(jì)算工作負(fù)載不平衡。

優(yōu)化目標(biāo)：

平衡每個(gè)GPU上的專家計(jì)算工作量（即最小化所有GPU中的最大分發(fā)接收負(fù)載）。

DeepSeek在線推理系統(tǒng)圖示

DeepSeek在線服務(wù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

所有DeepSeek-V3/R1推理服務(wù)均在H800 GPU上運(yùn)行，精度與訓(xùn)練保持一致。

具體而言，矩陣乘法和分發(fā)傳輸采用與訓(xùn)練一致的FP8格式，而核心MLA計(jì)算和組合傳輸使用BF16格式，確保最佳的服務(wù)性能。

此外，由于白天服務(wù)負(fù)載高而夜間負(fù)載低，團(tuán)隊(duì)采取了一種創(chuàng)新的機(jī)制：

在白天高峰時(shí)段，所有節(jié)點(diǎn)都部署推理服務(wù)；

在夜間低負(fù)載時(shí)段，減少推理節(jié)點(diǎn)并將資源分配給研究和訓(xùn)練。

在過去24小時(shí)內(nèi)（02月27日中午12:00至02月28日中午12:00），V3和R1推理服務(wù)的合計(jì)峰值節(jié)點(diǎn)占用達(dá)到278個(gè)，平均占用226.75個(gè)節(jié)點(diǎn)（每個(gè)節(jié)點(diǎn)包含8個(gè)H800 GPU）。

假設(shè)租賃一個(gè)H800 GPU的成本為每小時(shí)2美元，每日總成本為87,072美元。

在24小時(shí)統(tǒng)計(jì)期內(nèi)，V3和R1：

總輸入token：6080億，其中3420億token（56.3%）命中磁盤上的KV緩存。

總輸出token：1680億。平均輸出速度為每秒20-22個(gè)token，每個(gè)輸出token的平均KV緩存長(zhǎng)度為4,989個(gè)token。

每個(gè)H800節(jié)點(diǎn)在預(yù)填充階段提供平均約7.37萬token/秒的輸入吞吐量（包括緩存命中），或在解碼階段提供約1.48萬token/秒的輸出吞吐量。

上述統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)包括來自網(wǎng)頁、APP和API的所有用戶請(qǐng)求。

如果所有token都按照下列DeepSeek-R1的定價(jià)計(jì)費(fèi)，每日總收入將達(dá)到562,027美元，利潤(rùn)率為545%。

R1定價(jià)：輸入token（緩存命中）每百萬0.14美元，輸入token（緩存未命中）每百萬0.55美元，輸出token每百萬2.19美元。

然而，實(shí)際收入大幅低于此數(shù)字，原因如下：

DeepSeek-V3的定價(jià)顯著低于R1

只有部分服務(wù)實(shí)現(xiàn)了商業(yè)化（網(wǎng)頁和APP訪問仍然免費(fèi)）

在非高峰時(shí)段自動(dòng)應(yīng)用夜間折扣

本文來源：新智元

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    呼倫 呼倫 2023-05-05 00:03
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    劉凡 劉凡 2024-05-11 11:26
    極氪   吉利   哪吒   埃安
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