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DeepSeek初次露馅：表面资本利润率545%
当市集合计DeepSeek的开源周内容发布收场之后，3月1日，DeepSeek晓示了“One More Thing”，顷刻间揭秘V3/R1推理系統，公开了大范围部署资本和收益。
凭据《DeepSeek-V3/R1推理系统概览》的著作，假设GPU租借资本为2好意思元/小时，总资本为87072好意思元/天；若是扫数tokens全部按照DeepSeek R1的订价规画，表面上一天的总收入为562027好意思元/天，资本利润率为545%。
据官方露馅，DeepSeek-V3/R1推理系统的优化看法是：更大的隐约，更低的延伸。
为了兑现这两个看法，DeepSeek使用大范围跨节点民众并行（Expert Parallelism / EP）。当先EP使得batch size大大增多，从而普及GPU矩阵乘法的服从，普及隐约。其次EP使得民众分散在不同的GPU上，每个 GPU 只需要规画很少的民众（因此更少的访存需求），从而裁减延伸。
但EP同期也增多了系统的复杂性。复杂性主要体当今两个方面：
EP引入跨节点的传输。为了优化隐约，需要想象顺应的规画经由使得传输和规画不错同步进行。
EP触及多个节点，因此自然需要Data Parallelism（DP），不同的DP之间需要进行负载平衡。
因此，DeepSeek先容了若何使用EP增大batch size，若何荫藏传输的耗时，若何进行负载平衡。
大范围跨节点民众并行（Expert Parallelism / EP）
由于DeepSeek-V3/R1的民众数目宽绰，而况每层256个民众中仅激活其中8个。模子的高度稀疏性决定了必须接管很大的overall batch size，才能给每个民众提供满盈的expert batch size，从而兑现更大的隐约、更低的延时。需要大范围跨节点民众并行（Expert Parallelism / EP）。
接管多机多卡间的民众并行政策来达到以下看法：
Prefill：路由民众EP32、MLA和分享民众DP32，一个部署单位是4节点，32个冗余路由民众，每张卡9个路由民众和1个分享民众。
Decode：路由民众EP144、MLA和分享民众DP144，一个部署单位是18 节点，32个冗余路由民众，每张卡2个路由民众和1个分享民众。
规画通讯重复
多机多卡的民众并行会引入比拟大的通讯支拨，是以使用了双batch重复来遮蔽通讯支拨，普及举座隐约。
对于prefill阶段，两个batch的规画和通讯交错进行，一个batch在进行规画的期间不错去遮蔽另一个batch的通讯支拨；
对于decode阶段，不同阶段的本质时辰有所划分，夫妻性爱是以把attention部分拆成了两个stage，合计5个stage的活水线来兑现规画和通讯的重复。
尽可能地负载平衡
由于接管了很大范围的并行（包括数据并行和民众并行），若是某个GPU的规画或通讯负载过重，将成为性能瓶颈，拖慢扫数这个词系统；同期其他GPU因为恭候而空转，酿成举座欺诈率下落。因此需要尽可能地为每个GPU分拨平衡的规画负载、通讯负载。
PrefillLoadBalancer
中枢问题：不同数据并行（DP）实例上的央求个数、长度不同，导致core-attention规画量、dispatch发送量也不同。
优化看法：各GPU的规画量尽量疏导（core-attention规画负载平衡）、输入的token数目也尽量疏导（dispatch发送量负载平衡），幸免部分GPU处理时辰过长。
DecodeLoadBalancer
快乐风男 勾引中枢问题：不同数据并行（DP）实例上的央求数目、长度不同，导致core-attention规画量（与KVCache占用量干系）、dispatch发送量不同。
优化看法：各GPU的KVCache占用量尽量疏导（core-attention规画负载平衡）、央求数目尽量疏导（dispatch发送量负载平衡）。
Expert-ParallelLoadBalancer
中枢问题：对于给定MoE模子，存在一些自然的高负载民众（expert），导致不同GPU的民众规画负载不平衡。
优化看法：每个GPU上的民众规画量平衡（即最小化扫数GPU的dispatch接受量的最大值）。
线上系统的骨子统计数据
DeepSeekV3和R1的扫数行状均使用H800GPU，使用和检会一致的精度，即矩阵规画和dispatch传输接管和检会一致的FP8武艺，core-attention规画和combine传输接管和检会一致的BF16，最猛进度保证了行状截止。
另外，由于白昼的行状负荷高，晚上的行状负荷低，因此兑现了一套机制，在白昼负荷高的期间，用扫数节点部署推理行状。晚上负荷低的期间，减少推理节点，以用来作念筹办和检会。在最近的24小时里（北京时辰2025/02/27 12:00至2025/02/28 12:00），DeepSeek-V3和R1推理行状占用节点总和，峰值占用为278个节点，平均占用226.75个节点（每个节点为8个H800GPU）。假设GPU租借资本为2好意思金/小时，总资本为87072好意思元/天。
在24小时统计时段内，DeepSeek-V3和R1：
输入token总和为608B，其中342Btokens（56.3%）掷中KVCache硬盘缓存。
输出token总和为168B。平均输出速度为20~22tps，平均每输出一个token的KVCache长度是4989。
平均每台H800的隐约量为：对于prefill任务，输入隐约约73.7ktokens/s（含缓存掷中）；对于decode任务，输出隐约约14.8ktokens/s。
以上统计包括了网页、APP和API的扫数负载。若是扫数tokens全部按照DeepSeek-R1的订价规画，表面上一天的总收入为562027好意思元，资本利润率为545%。虽然骨子上莫得这样多收入，因为V3的订价更低，同期收费行状只占了一部分，另外夜间还会有扣头。
有网友将DeepSeek与OpenAI进行对比，示意：“‘资本利润率545%’，等一下，是以你是说我被OpenAI褫夺了？”
潞晨科技暂停DeepSeek API行状
就在DeepSeek露馅大范围部署资本和收益之后，潞晨科技顷刻间晓示：“尊敬的用户，潞晨云将在一周后住手提供DeepSeek API行状，请尽快用完您的余额。若是没用完，咱们全额退款。”
此前2月4日晚间，华为规画微信公众号发文示意，DeepSeek-R1系列模子的开源，因其出色的性能和便宜的设立资本，已激发宇宙的紧要推测和温顺。潞晨科技联袂昇腾，纠合发布基于昇腾算力的DeepSeek-R1系列推理API，及云镜像行状。
但近期潞晨科技CEO尤洋指出，满血版DeepSeek-R1每百万token（输出）订价16元，若是逐日输出1000亿token，一个月算下来接入方企业可赢得4800万元收入。据他测算，完成1000亿token的输出，需要约4000台搭载H800的机器，以刻下H800的市价概况折旧来规画，每月仅机器资本就达4.5亿元，因此企业方可能面对每月4亿元的损失，“用户越多，行状资本越高，损失越多”。
3月1日下昼4点，潞晨科技CEO尤洋发文回答DeepSeek公布的表面资本利润率。
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