显卡可能没那么重要了？中国公司给硅谷好好上了一课 新年惊喜震撼西方(3)
你看到这，可能觉得不过如此，也就是追上了国际领先水平嘛，值得这么吹吗？
残暴的还在后面。
大家大概都知道了，现在的大模型就是一个通过大量算力，让模型吃各种数据的炼丹过程。
在这个炼丹期，需要的是大量算力和时间往里砸。
所以在圈子里有了一个新的计量单位“GPU时”，也就是用了多少块GPU花了多少个小时的训练时间。
GPU时越高，意味着花费的时间、金钱成本就越高，反之就物美价廉了。
前面说的此前开源模型王者， Llama 3.1 405B ，训练周期花费了 3080 万 GPU 时。
可性能更强的V3，
只花了不到280万GPU时
。
以钱来换算，DeepSeek搞出V3版本，大概只花了4000多万人民币。
而 Llama 3.1 405B 的训练期间， Meta 光是在老黄那买了 16000 多个 GPU ，保守估计至少都花了十几亿人民币。
至于另外的那几家闭源模型，动辄都是几十亿上百亿大撒币的。
你别以为DeepSeek靠的是什么歪门邪道，人家是正儿八经的有技术傍身的。
为了搞清楚DeepSeek的技术咋样，咱们特地联系了语核科技创始人兼CTO池光耀，他们主力发展企业向的agent数字员工，早就是DeepSeek的铁粉了。
池光耀告诉我们，这次V3的更新主要是3个方面的优化，分别是
通信和显存优化
、
推理专家的负载均衡
以及
FP8混合精度训练
。
各个部分怎么实现的咱也就不多说了，总体来说，大的整体结构没啥变化，更多的像是咱们搞基建的那一套传统艺能，把工程做得更高效、更合理了。
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