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DeepSeek模型推理的稀疏计算与硬件加速技术.docx
资料介绍
DeepSeek模型推理的稀疏计算与硬件加速技术
一、引言
稀疏计算（Sparse Computation）和硬件加速（Hardware Acceleration）是利用模型和硬件的稀疏特性提升推理效率的关键技术。DeepSeek在稀疏计算与硬件加速方面进行了深入的研究，从MoE稀疏激活到权重稀疏化，从稀疏内核到硬件适配，形成了一套完整的稀疏计算加速方案。本文深入解析DeepSeek模型推理的稀疏计算与硬件加速技术。
二、MoE稀疏激活
2.1 天然稀疏性
DeepSeek的MoE模型天然具有稀疏激活特性，每次推理只激活37B（V3）或49B（V4-Pro）参数，激活比例仅5.5%和3.1%，大幅降低了计算量。
2.2 专家级稀疏
DeepSeek在推理时动态调整激活的专家数量，在闲时仅保留20%专家活跃，实现更极致的稀疏化，进一步降低计算成本。
三、权重稀疏化
3.1 结构化稀疏
DeepSeek通过结构化剪枝技术，将权重矩阵中的小值置零，使权重矩阵呈现稀疏结构，支持稀疏矩阵运算加速。
3.2 非结构化稀疏
DeepSeek探索非结构化稀疏技术，通过更细粒度的稀疏化实现更高的压缩比，但需要专门的稀疏计算硬件支持。
四、稀疏内核
4.1 稀疏矩阵乘法
DeepSeek使用优化的稀疏矩阵乘法内核，跳过零值计算，减少计算量，提高计算效率。
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| 302-DeepSeek模型推理的稀疏计算与硬件加速技术.docx | 37K |
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