DeepSeek-V3 的最新技术论文深入探讨了其在开发和训练过程中遇到的扩展挑战，并提出了硬件感知的模型协同设计策略，以提高经济高效的训练和推理性能。
论文详细分析了硬件特性（如 FP8 低精度计算和 scale-up/scale-out 扩展网络属性）对 DeepSeek-V3 架构选择的影响，并讨论了硬件与模型之间的相互依赖关系，以及未来硬件开发的方向。
DeepSeek-V3 通过采用 MLA 和 DeepSeekMoE 架构显著降低了内存消耗和计算成本，同时提高了推理速度，展示了硬件驱动的模型设计在解决扩展 LLM 时内存效率、成本效益和推理速度方面的重要作用。
