DeepSeek开源了自己的Infra秘笈

大黑蚊子

还发了一篇技术报告，DeepSeek V4.1 Flash 大规模推理部署实践，具体链接在这里
& A- [- O5 l; b这篇报告很有意思，甚至可以作为我们评估AI 大模型的一条新的基准线。

随看随说，想到哪里说到哪里。
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1、DS 4.1 flash这个版本感觉梁圣非常满意，三个特点：多芯片兼容；P/D完全解耦；KV Cache保留72小时
/ }' {, |8 E# n8 b- C. W这三个特点分别对应了多算力来源、P/D均衡优化以及恐怖的Cache复用率
6 Y6 @6 B. m0 q3 c& X/ W) o总的来说就是俩字：省钱！
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2、目前单一集群的服务吞吐是 155 万亿 Tokens/天，整体收入是每卡每小时 38 美金（按谷价）。AMAZON自己出租卡最贵也不过18美元一小时，好像最便宜的可能不到5美元一小时，按照亚马逊最贵的这个数据来算，DS的推理服务利润率之高都堪比央行印钞。
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这也验证了DS LLM API服务不亏钱，甚至梁圣那个”硬件10个月回本“在数据计算之下都显得那么虚伪，明明是最多5个月回本好伐

DeepSeek 便宜是因为成本低，不是靠补贴。
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3、Vision Encoder: 一般单卡部署就可以，建议用可用范围内最便宜的卡部署。
现在知道那些A100为啥还在干活了吧，搞不好L40都还在机房里被压榨。

4、考虑到OpenAI对prompt缓存30分钟的写入要收12.5刀，12小时的要翻倍到25刀。这么高的成本被DS的72小时Cache给化解了。我现在感觉openAI的重置大法也不亏钱，他们在装穷，他们在哭穷！
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再想一下，Token产量和GPU的需求应该不是完全线性的，很可能达不到1：1
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# A! E1 x  `: ]/ Y+ p" I, C9 Y5、鉴于如此逆天的KV Cache能力，DS用这种工程奇葩（此处为褒义）降低了对HBM的依赖，那么对NAND和DDR的需求应该是增长很多的。而这部分国内是有相对独立的产能。同样超大集群所对应的系统互联：网卡、交换机、光纤及光模块也尤为重要，甚至很可能越来越重要
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% |- i8 P5 a2 o1 e$ t. w/ s6、文中反复提了3FS 分布式文件系统，全称是Firefly File System，这是DS在疫情之前就搞出来的技术，同样开源了

7、看完这个我怀疑中美虽然有20-50倍的硬件算力差距，但是实际能够调动起来的算力差距，搞不好很可能比这个数字要小得多
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8、任何对AI需求的低估，都会在事后被狠狠打脸

leekai

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第7条你不用怀疑，是确定。
* W  q( @2 `) v8 pDS应该是用汇编级的改写实现的N卡算力压榨，还有他去年公开的DualPipe、DualPath、DeepEP和UCCL-EP就是重新编排数据流、软硬件协同的系统论思想在大模型运营方面的初步尝试，今年更进一步。
去年deepseek横空出世，打崩了NVIDIA股价，我预言这是暂时的，r1及蒸馏版降低了大模型的普及门槛，后续会极大带动NVIDIA销售。至少我买了两块2080魔改（原来的GTX TITAN Black驱动不能升级，cuda版本过低），给我的E5神机扩了256G内存。今年v4优先适配华为等国产芯片，才会真正打击到NVIDIA。让我们拭目以待。

holycow

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8 |8 `  ]# s& g. r# i假定A/O两家Infra是大肥鱼减半档的水平，给个毛估估的市值吧。又，记得阿猫呆说过推理的毛利率80%, 对得上。