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AI界的“深夜食堂”——白天赚快钱，晚上薅羊毛，让数据加班替你省钱 DeepSeek于2025年3月11日正式推出的批量推理（Batch Inference）计费模式，是其A...

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一、分阶段生成内容 提纲生成：首先要求大模型生成文章的详细提纲（包括章节标题和简要描述）。示例输入：请为一篇关于云计算的文章生成详细提纲，共计10个章节，每个章节包含3-5个...

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1. 数据分片与纠删码（Erasure Coding） 技术原理 • 分片策略：将对象切分为N个数据块（如16MB/块），通过哈希算法分散存储在不同节点• 纠删码算法：将N个...

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分布式存储的主要类型、核心技术及其典型应用场景详细介绍： 1. 对象存储（Object Storage） 核心技术：• RESTful API：通过HTTP协议进行数据读写（...

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以下是大模型训练和推理中数学过程及函数的分类说明，结合作用和目的进行详细阐述： 一、数据预处理 标准化（Z-score标准化）数学过程：计算特征均值μ和标准差σ，应用公式 (...

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卡间互联（如NVLink、HBM等技术）对大模型训练的关键影响可归因于分布式并行计算的内在约束，其本质是通过降低通信开销实现计算资源的高效协同。从并行计算原理、通信模型、性能...

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一、分布式存储技术架构 分布式存储通过将数据分散存储在多台独立设备上，解决单节点容量和性能瓶颈。其技术架构可分为以下三类： 1. 集中式架构 核心特点：通过单一元数据服务器管...

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简书[https://www.baidu.com/s?rsv_dl=re_dqa_generate&sa=re_dqa_generate&wd=%E7%AE%80%E4%B9...

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在大模型训练和推理过程中，网络需求对性能的影响主要体现在卡间互联（GPU/加速卡内部）和机间互联（服务器间）两个层面： 一、训练阶段的网络需求 1. 卡间互联（GPU内/节点...

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从大模型运行原理的深层次视角分析，网络需求在训练和推理中的作用可归因于分布式并行计算的本质特征。从通信机制、并行策略、数据流动三个维度分析： 一、训练阶段：分布式并行计算的通...

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纠删码（Erasure Coding）在分布式对象存储中的实现涉及数据分片、冗余生成、存储策略和恢复机制等核心环节。以下是其具体实现方式及技术细节： 一、数据分片与冗余生成 ...

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分布式对象存储是一种通过网络将多个存储节点连接起来，实现海量非结构化数据（如图片、视频、日志等）高效存储和管理的技术。其核心技术及优劣势如下： 一、核心技术 1. 对象存储模...

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XXXX提供的DeepSeek-R1 API在性能方面表现突出。 一、核心性能指标领先 响应速度首Token延迟：XXXX的首Token延迟低至0.46秒（行业平均约2秒），...

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一、引言 大模型，作为人工智能领域的前沿技术，在自然语言处理、图像识别等众多领域取得了显著的成果。与此同时，人类大脑作为自然界最为复杂和精妙的信息处理系统，其学习与推理机制一...

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大模型的运转在一定程度上可被视为“黑盒”，但并非完全不可解释，随着技术的发展和研究的深入，人们在提高大模型可解释性方面已经取得了一些进展。 大模型具有“黑盒”特性的原因 复杂...

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一、大模型的核心问题：从“幻觉”到系统性风险 1.1 模型幻觉：难以消除的双刃剑 大模型的“幻觉”现象是其核心痛点之一。例如，在DeepSeek-R1等先进模型中，幻觉表现为...

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一、大模型开源的重要性 在当今人工智能飞速发展的时代，大模型的开源具有多方面的重要意义。从技术创新角度来看，开源能够汇聚全球开发者的智慧，加速模型的改进和优化。不同背景的开发...

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指令集模拟与翻译：通过开发专门的软件层，对CUDA指令进行模拟和翻译。具体来说，国产芯片可以在硬件层面不直接支持CUDA指令集的情况下，利用软件将CUDA指令转换为芯片自身能...

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DeepSeek在不同阶段开源了丰富的内容，涵盖模型、工具、技术等多个方面： 大模型方面 DeepSeek Coder是基于Transformer架构的代码生成大模型，有6....