回顾DeepSeek“开源周”：越是开源，越能扩大生态|界面新闻 · 科技

界面新闻记者 | 伍洋宇

界面新闻编辑 | 文姝琪

2月最后一天，DeepSeek开源周正式收官 。连续五天 ，这家公司刷新自己在大模型开源生态中的技术地位
。

五天一共对应五个开源代码库
，分别是FlashMLA，DeepEP ，DeepGEMM
，DualPipe和EPLB对应的优化并行策略，以及推进器3FS和轻量化数据处理工具Smallpond。在Github ，这些项目累计获得星星数量接近2.8万颗 。

首日的FlashMLA最为重磅
。DeepSeek对其核心介绍是，这是一款面向Hopper GPU（英伟达第九代GPU架构）的高效MLA解码内核（MLA decoding kernel ）
，并针对可变长度序列的服务场景进行了优化。 

MLA——Multi-Head Latent Attention（多头潜在注意力机制）是DeepSeek在V2时期的重要创新，也是降本的关键 。FlashMLA则是针对MLA在解码阶段的注意力加速器。

用户输入的自然语言数据序列往往长短不一 ，如果只按照传统注意力机制会造成算力资源浪费
。FlashMLA可以针对不同token长度动态调配计算资源。总体上来说
，这还是DeepSeek就H800持续压榨其硬件性能利用效率——这也是DeepSeek素来最擅长的能力之一 。 

次日的DeepEP核心目的仍在于拉升GPU效能
。这是一个专为专家混合（MoE）和专家并行（EP）量身定制的通信库。 

简单而言
，它通过建立一个全对全的中间系统，高效协同专家模型之间的通信 ，实现高吞吐量和低延迟的兼顾
，并且支持FP8等低精度操作以降低计算资源消耗，最终大幅提升了大模型的训练和推理效率 。 

第三天的DeepGEMM来自DeepSeek-V3 ，是一个可用于FP8精度的通用矩阵乘法（GEMM）加速库
。

通用矩阵乘法是大模型提高训练效率的重要一环
，但往往还是会造成巨大的计算量。DeepGEMM的目的是在降低消耗、提升速度的同时，还能保持计算的准确度 。它先是利用FP8这一低精度但快速的方式完成计算 ，再利用英伟达的CUDA核心对其进行精加工
。

事实上，英伟达基于CUDA架构打造的CUTLASS也是用于加速这类计算
，但更适用于通用且强性能的矩阵加速库。而DeepGEMM不仅在性能上可以与专家调优的库相当，而且更加轻量化 ，仅用300行代码就实现
，且安装时无需编译，通过轻量级JIT模块就可在运行时编译所有内核 。

第四天是由DualPipe和EPLB构成的优化并行策略
。

DualPipe是一种双向并行算法 ，简单而言
，它以“双向”的调度方式，在参数翻倍的情况下 ，大幅减少了流水线并行过程中
，因为不同“工序 ”进程快慢而产生浪费效率的“气泡
”，也就是计算和通信阶段的等待时间。 

EPLB是一种“专家并行负载均衡器” ，可对MoE架构中的高负载专家复制为“冗余专家 ”
，以分担同类任务计算量，并利用“启发式分配算法” ，将高负载专家分配到低负载显卡上，以优化GPU之间的负载均衡 。它还会尽量将需要高度协同的专家放置在同一节点上
，以提高通信效率。

最后一天是3FS（Fire-Flyer File System）以及数据处理框架Smallpond
。

3FS是一个可实现高速数据访问，提高AI模型训练和推理效率的分布式文件系统。它相当于利用SSD（用于数据存储与加载 、实现快速数据交换等）以及RDMA（支持分布式训练通信和高性能网络架构等）建立一个共享存储层 ，使模型对于资源调取和数据传输
，都更为极速
、自动化且高吞吐 。

在此基础上，Smallpond可以进一步优化3FS的数据管理能力 ，能够处理PB级别（1PB 数据量大约可以存储20万部5GB大小的高清电影）的数据
。

需要指出的是
，DeepSeek开源周的所有内容，几乎都是“开箱即用
” ，团队均提供了相对完整细致的操作指南。

一名AI大模型行业人士对界面新闻记者表示
，这五项开源内容的重要意义相当，都是针对训练效率的优化细节 。不过他指出 ，DeepEP可能相对突出
，因为对MoE的提升尤为明显
。

另一名关注大模型行业技术进展的投资人同样表示，这些内容均可以视为DeepSeek在AI Infra层的优异表现。 

他认为 ，针对AI Infra的优化措施其实存在于任何一家AI大模型公司，而DeepSeek之所以选择开源
，除了可以诉诸其技术理想外，一个核心目的还是在于让业界能够更好部署和使用其开源模型 ，建立其更大的开源生态 。“从战略上来说
，这也是一个很明确的先后步骤
。” 

此外，对于DeepSeek开源周的动作 ，还有一种讨论声音是它看起来与英伟达的硬件生态绑定更深了。

但前述受访者认为这是一条合理路径 。他指出
，如果是针对国产硬件生态，DeepSeek还可以另起一套代码库来适配 ，两者不是非此即彼的关系
。与此同时
，当DeepSeek具备的是面向全球大模型的生态视野，针对英伟达GPU展示优化能力也是一种必要动作。

事实上 ，在DeepSeek选择开源这一周
，海内外大模型发布动作频繁且热闹，其中包括腾讯新一代快思考模型混元Turbo S ，阿里通义千问推理模型QwQ-Max预览版，以及Anthropic的Claude 3.7 Sonnet
，和OpenAI万众瞩目的GPT-4.5 。 

出人意料的是，GPT-4.5并未激起巨大水花 ，甚至落下一众令人失望的评价。除了各方面基准测试超过4o
，并在准确度和幻觉率上有了明显优化，GPT-4.5没有像从前新模型发布那样让人“震撼 ”的表现
。

唯一的震撼或许在于定价。GPT-4.5每百万tokens输入为75美元 ，输出为150美元
，价格分别达到了DeepSeek-V3的280倍及150倍 。

OpenAI CEO Sam Altman在X平台上表示，GPT-4.5将是其最后一个非链式思维模型 ，未来发布的GPT-5将是一个包含o3在内的多种技术混合模型
。这俨然让GPT-4.5的存在感降到更低。

回到DeepSeek的开源动作上
，到目前为止，这家公司在绝大多数的算法和工程细节上都毫无保留 。但它仍然将一些难以复制的核心能力牢牢掌握在自己手上 ，例如对于模型训练深层次的know how
，以及训练数据方面的细节，这是达成DeepSeek式创新的核心秘密所在
。