Fink-Go小码的博客

本文围绕 DeepSeek 与异构计算硬件展开。详述 GPU 借并行架构、海量核心成深度学习主力，DeepSeek 助其优化模型训练，大幅缩时节能。TPU 凭脉动阵列架构，处理 BERT 模型训练比 GPU 更快更节能，DeepSeek 适配后让图像分类项目高效低耗。NPU 针对特定层优化，在安防场景配合 DeepSeek 使帧率提升、功耗大降。DeepSeek 还凭抽象层与智能内存调度，攻克硬件编程、内存管理难题，推动 AI 发展。

本文围绕分布式训练关键框架 DeepSeek 与 Megatron 展开深度对比。DeepSeek 由幻方量化创立，在多领域发力。架构上，Megatron 结合模型与数据并行，DeepSeek 能自适应调配资源；通信效率方面，Megatron 用异步 AllReduce 等优化，DeepSeek 采取混合通信模式；容错环节二者各有策略，易用性与扩展性也各具优势，且适配不同应用场景。总之，两者各擅胜场，为开发者提供多样选择助力深度学习前行。

**简介**：想深入了解 DeepSeek？这篇博客不容错过。紧密结合清华大学 104 页资料，聚焦核心的张量计算范式。从张量基础概念讲起，以 Python 代码展示加法、乘法等运算在模型权重更新、文本分类的实战应用，清晰直观。深入剖析其在循环神经网络、Transformer 架构中的关键角色，还直面计算效率、内存难题，给出如混合精度训练、内存清理等实用解法，助你吃透 DeepSeek 底层逻辑，提升 AI 开发能力。

DeepSeek作为一款先进的智能助手，其技术演进历程充满了创新与突破。本文将结合清华大学104页的《DeepSeek：从入门到精通》，详细探讨DeepSeek从最初的Mixture of Experts（MoE）模型到当前架构的技术演进过程。