Dogely Crypto News - 最新加密货币新闻与市场分析 - 第166页 - Dogely Crypto

DeepSeek系统架构的逐层分类拆解分析，从底层基础设施到用户端分发全链路

一、底层基础设施层 1. 硬件服务器集群算力单元： GPU集群：基于NVIDIA H800/H100 GPU构建，单集群规模超10,000卡，采用NVLink全互联架构实现低延迟通信。国产化支持：适配海光DCU、寒武纪MLU等国产芯片，通过澎峰科技PerfXLM+框架优化算力利用率。存储架构：分布式存储：采用Ceph或GlusterFS实现PB级模型参数存储

Doge资讯 2025-02-22 162 阅读
探秘DeepSeek动态偏置调整机制：解锁AI性能优化密码

引言在人工智能领域迅猛发展的当下，大语言模型已成为推动自然语言处理进步的关键力量。从 GPT-4 引发的全球关注，到各类开源模型的百花齐放，技术的迭代速度令人目不暇接。在这个充满创新与竞争的赛道上，DeepSeek 以其独特的技术架构和创新理念，逐渐崭露头角。而其中的动态偏置调整机制，更是 DeepSeek 技术体系中的一颗璀璨明珠，为提升模型性能和效率开辟了新的道路

Doge资讯 2025-02-22 165 阅读
DeepSeek如何具体分析和优化饲料配比？

DeepSeek在分析和优化饲料配比方面，主要通过其强大的AI模型和相关技术实现。以下是具体分析和优化饲料配比的方法：数据处理与模型训练 DeepSeek采用了先进的数据处理方法，包括去重、过滤和混合策略，以提高数据的多样性和质量。这种精细化的数据处理方式能够确保输入模型的数据更加准确和全面，从而为饲料配比的优化提供可靠的基础。多阶段训练与冷启动数据 DeepSeek引入了多阶段训练方法

Doge资讯 2025-02-22 329 阅读
当我们谈论DeepSeek时是在谈论什么

王鑫　　在国内舆论场中，DeepSeek创始人梁文峰与DeepSeek是深度捆绑的，有人称他是人工智能上甘岭的“黄继光”，有人说他是中国的“马斯克”。在笔者看来，更重要的或许在于做好DeepSeek与梁文峰思维的解码——当我们在谈论DeepSeek时，到底在谈论什么，或者说应该谈论什么。　　其一：突围，山重水复疑无路　　ChatGPT问世以来，全球AI竞赛正式进入“大力出奇迹”时代

Doge资讯 2025-02-22 193 阅读
打破硅谷垄断！深度求索DeepSeek有哪些技术突破与应用价值？

挑战硅谷：DeepSeek的崛起与启示在大语言模型（LLM）方面，各大技术团队不断突破模型规模和性能的极限。而DeepSeek-V3的发布，则为开源社区带来了新的里程碑。随着DeepSeek新版模型正式发布，技术大佬们都转疯了！DeepSeek V3推理和训练成本仅为硅谷顶级大模型的十分之一，这让硅谷有些懵圈儿了。这一现象背后，是DeepSeek在技术创新

Doge资讯 2025-02-22 232 阅读
DeepSeek模型简介

DeepSeek是由中国杭州的DeepSeek公司开发的人工智能模型。其中文名“深度求索”反映了其探索深度学习的决心。该公司隶属于量化巨头幻方量化，并致力于推出高效且开源的大型AI模型。DeepSeek-V3是该公司发布的一个开源大模型，具有6710亿参数，并在14.8万亿token上完成了预训练。该模型的性能已经在多个领域超越了现有的主流模型，具备了更强的推理和生成能力。 1. 模型架构和参数

Doge资讯 2025-02-22 178 阅读
DeepSeek的三种使用方法，从此和 “服务器繁忙” 说拜拜

大家介绍三种DeepSeek的使用方法，每种方法都有其优劣势，请根据个人使用情况灵活选择。方法一：网页&APP使用，官方API直接调用登录DeepSeek官网或下载APP使用，是最简单也最直接的使用方法，但由于用户激增，时常会出现服务器繁忙的情况。官方API的调用同样存在此问题。优势：官方出品，必属精品劣势：卡顿、服务不可用等 DeepSeek官方APP时常出现服务器繁忙方法二

Doge资讯 2025-02-22 197 阅读
如何配置DeepSeek服务器以提升性能？

要提升DeepSeek服务器的性能，可以从以下几个方面进行优化： 1、硬件资源优化升级硬件配置：根据DeepSeek模型的规模，选择合适的硬件设备。例如，对于较大的模型（如14B及以上），推荐使用高性能的GPU（如RTX 4090或更高）和足够的内存（64GB或更高）。扩展服务器集群：通过增加服务器数量构建集群，并使用负载均衡技术（如Nginx或HAProxy）将请求均匀分配到各个服务器

Doge资讯 2025-02-22 126 阅读
DeepSeek大模型服务器如何实现高效的分布式计算

在人工智能（AI）领域，深度学习模型的训练和推理往往需要极为强大的计算能力和高效的资源调度。随着大模型的出现，如GPT、BERT等，模型的参数数量急剧增加，对计算资源的需求也达到了前所未有的水平。为了能够高效地进行这些复杂模型的训练与推理，分布式计算成为了解决大规模计算需求的关键技术之一。一、分布式计算的背景与挑战 1.1 分布式计算的背景随着深度学习的快速发展，特别是大模型的训练需求

Doge资讯 2025-02-22 162 阅读
漫谈DeepSeek及其背后的核心技术

4×5A4×2B2×5CAA 这里的表示第t个Token的输入，表示KV的向下投影矩阵，将做降维压缩表示，实际得到就是要缓存的KV压缩隐向量；和是向上做升维的投影矩阵，将Token的压缩隐向量复原为原始KV矩阵； MLA 模块架构图具体的Attention计算推导过程可以参考：MLA的推导细节 2.2 训练推理核心技术 2.2.1 训练框架HAI-LLM

Doge资讯 2025-02-22 176 阅读

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