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根据DeepSeek团队在论文中强调,通过优化算法、框架和硬件的协同设计实现的。在预训练阶段,每万亿个token上训练 DeepSeek-V3只需要180KH800GPU小时,也就是说,在其拥有2048个H800GPU的集群上只需要3.7天,因此,公司的预训练 阶段在不到两个月的时间内完成,花费了2664KGPU小时。加上上下文长度扩展的119KGPU小时和后训练的5KGPU小时, DeepSeek-v3完整训练仅花费278.8万GPU小时。 假设H800GPU的租赁价格为每小时2美元,则代表看其总训练成本仅为55了.6方美元。相比同等规模的模型(如GPT-4、GPT-40. Llama3.1),训练成本大幅降低。但DeepSeek团队还特意强调,上述成本仅包括DeepSeek-v3的官方训练,不包括与架构, 算法或数据的先前研究和消融实验相关的成本。
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