本、收入和利润率！最高可日赚346万元开元棋牌appDeepSeek公布成

　　其优化目标是△○△◇△•，各GPU的计算量尽量相同（core-attention计算负载均衡）▲○▷开元棋牌传说边缘卡，、输入的token数量也尽量相同（dispatch发送量负载均衡）=●…▷，避免部分GPU处理时间过长▲◆•△…■。

　　利用EP增大batch size▲…★★△、将通信延迟隐藏在计算之后△•、执行负载均衡☆…▽•▼◁。

　　并将资源分配给研究和训练▽◆■。0▼○▲▷.55美元输入令牌（缓存未命中）▼▲◆●□，在低负载的夜间时段减少了推理节点▼▪◇，其优化目标是■◆▲，计算-通信重叠多机多卡的专家并行掩盖了通信开销■◆-▲…•。DeepSeek V3和R1的所有服务均使用H800 GPU○▲▼•▼，大规模跨节点专家并行(EP)提高了吞吐量和降低了延迟☆◇◁-○◆，

　　在过去的24小时内（2月27日24点到2月28日24点）◁▼•-，V3和R1推理服务的合并峰值节点占用率达到278□▪-•，平均占用率为226▪○▼=☆-.75个节点（每个节点包含8个H800 GPU）●=▷◇。假设一个H800 GPU的租赁成本为每小时2美元△■，则

　　首先●■▪，EP显著扩展了批处理大小▼□=•◇•，增强了GPU矩阵计算效率并提高了吞吐量-▽…○；其次△■=★，EP将专家分布在不同GPU上■••◆•，每个GPU只处理专家的一小部分（减少内存访问需求）▼▼•■，从而降低延迟□◇◁○▪。

　　的开源周竟然还有彩蛋•☆▪○▼▲！其优化目标是▽★◁=•-，最大程度保证了服务效果…□。还公开了每日成本和理论收入•●▲！

　　对于decode阶段△▽=□▽，不同阶段的执行时间有所差别◆••●▼•，所以DeepSeek把attention部分拆成了两个stage■=▼…▼，共计5个stage的流水线来实现计算和通信的重叠■□-▽●•。

　　◁…▼••：路由专家EP32◇◆、MLA和共享专家DP32◁◇☆●•，一个部署单元是4节点=■◆●，32个冗余路由专家--◆▲◇，每张卡9个路由专家和1个共享专家

　　每个H800节点在prefill期间提供约73○◁.7k token/s输入（包括缓存命中）的平均吞吐量=◁○，或在解码期间提供约14•●●▲•△.8k token/s输出▷◆▷。

　　DeepSeek公布了每日成本和理论收入……▷，每日总成本为87072美元●△，理论收入为562027美元▪=▽•-，成本利润率达到545%■-▽。

　　3=▷△.为此•●•○，DeepSeek采用了跨节点的专家并行(EP)策略=●元开元棋牌appDeepSeek公布成，包括增大batch size▪□●■▪●、将通信延迟隐藏在计算之后和执行负载均衡★◁●本、收入和利润率！最高可日赚346万。

　　☆▼•●-○：路由专家EP144▲▪、MLA和共享专家DP144☆-□★，每个GPU上的专家计算量均衡（即最小化所有GPU的dispatch接收量的最大值）▽▼。core-attention计算和combine传输采用和训练一致的BF16●▪•-，DeepSeek在白天高峰时段跨所有节点部署推理服务●◁■◆。5■◆.同时•▽•◆，DeepSeek不仅放出了DeepSeek-V3/R1推理系统技术秘籍▷▲■•▪◆，开源第六天▷…□▪••，DeepSeek实现了最佳负载均衡★★？

　　由于白天的高服务负载和晚上的低负载☆◆•■◁=，V3和R1○●□★：此外▽▪□☆●，每张卡2个路由专家和1个共享专家在24小时统计周期内（2月27日24点到2月28日24点）-▷…，使用和训练一致的精度◆=◇○▲△，各GPU的KVCache占用量尽量相同（core-attention计算负载均衡）△△、请求数量尽量相同（dispatch发送量负载均衡）▷…。确保每个GPU上的计算和通信负载均衡▲●…◆。一个部署单元是18节点▷-◆…○，*R1的定价▽●△：0=…□△▪.14美元输入Token（缓存命中）…▷▽○…，4◁▼-.其中◁●=◆•○。

　　然而▽▲，DeepSeek的实际收入并没有这么多▷…★☆□，其原因是DeepSeek-V3的定价明显低于R1□◆□…；网页端和应用程序免费=▼◁，所以只有一部分服务被货币化◁▪…△；夜间折扣在非高峰时段自动适用•▷◆△▲★。

　　对于prefill阶段△•◆△▪○，两个batch的计算和通信交错进行◁•○…，一个batch在进行计算的时候可以去掩盖另一个batch的通信开销■△◇。

　　即矩阵计算和dispatch传输采用和训练一致的FP8格式••□•▷，32个冗余路由专家▼▼，2△■☆■.19美元输出令牌■=◁•！

　　由于采用了很大规模的并行（包括数据并行和专家并行）=•=◁◁，如果某个GPU的计算或通信负载过重=•，将成为性能瓶颈■☆●▼椅使用一年多后开裂 商家拒绝维修开元ky 微软发布英特尔CPU版Surface Pro 11/Laptop 7•●◁□-、USB 4 扩展坞 这家A股公司赚大了•=！《哪吒 更多 椅使用一年多后开裂 商家拒绝维修开元ky，，拖慢整个系统=▲◆；同时其他GPU因为等待而空转▷○◆□，造成整体利用率下降…•。因此我们需要尽可能地为每个 GPU 分配均衡的计算负载▲-◁、通信负载■=■•☆。

　　然而◇◁●□▽…，EP在两个方面增加了系统复杂性○▼：EP引入跨节点的传输●•▲◆▲△，为了优化吞吐=○◆…■☆，需要设计合适的计算流程使得传输和计算可以同步进行…●★□=；EP涉及多个节点▷-•，因此天然需要Data Parallelism（DP）开元棋牌app下载■▪▲，不同的DP之间需要进行负载均衡●◁★▲▽●。

　　总输入Token 608B■•，其中342B Token（56★…=.3%）命中KVCache硬盘缓存☆=◆…。

　　但实际情况是=◇=，DeepSeek的收入大幅下降-○。由于DeepSeek-V3定价低于R1★□-•；网页端和应用程序免费△…◁•，只有部分服务有收入○★▼=☆；非高峰时段还有夜间折扣☆▷，使得其实际收入并没有这么高▲■★。

　　Decode Load Balancer的关键问题是-▪■，不同数据并行（DP）实例上的请求数量…◇◆-▪▲、长度不同-▲，导致core-attention计算量（与KVCache占用量相关）★◆▷、dispatch发送量不同●▲。

　　Prefill Load Balancer的核心问题☆◆□=：不同数据并行（DP）实例上的请求个数■•-、长度不同开元棋牌app下载▷◇△，导致core-attention计算量开元棋牌app下载▪-、dispatch发送量也不同…★▪△○•。

　　•□●▷•。如果所有Token都以DeepSeek-R1的价格计费●▷▽◆▽▲，每日总收入将为

　　由于DeepSeek-V3/R1的专家数量众多…▼▲•▷，并且每层256个专家中仅激活其中8个=□□…◇▷。模型的高度稀疏性决定了其必须采用很大的overall batch size▼▪◇，才能给每个专家提供足够的expert batch size…-◁，从而实现更大的吞吐-○、更低的延时开元棋牌app下载=▲••。需要大规模跨节点专家并行（Expert Parallelism/EP）…•△•■。

　　的核心问题…▲=▪▲■：对于给定MoE模型☆◆◇•，存在一些天然的高负载专家（expert）▪○△=▼•，导致不同GPU的专家计算负载不均衡■★。

　　2□◁●.由于DeepSeek-V3定价明显低于R1◁★，网页端和应用程序免费○◁▲◁，实际收入并没有这么多□■☆▪▪。

　　此外▪★□◆-▷，DeepSeek还公开了DeepSeek-V3/R1推理系统概述◆☆•●…：为了达到推理更高的吞吐量和更低的延迟•-▲=，研究人员采用了

　　利用EP增大batch size◁○▼◆★☆、将通信延迟隐藏在计算之后▼☆□■、执行负载均衡

　　DeepSeek统计了2月27日24点到2月28日24点=●△，计算出其每日总成本为

　　总输出Token 168B◇■■●，平均输出速度为每秒20-22 tps■▷•▽，每个输出Token的平均kvcache长度为4989个Token…▪…=◆★。

　　多机多卡的专家并行会引入比较大的通信开销▷○□…，所以使用了双batch重叠来掩盖通信开销☆▼○，提高整体吞吐▲☆▼△●。