3月1日音讯，AI公司DeepSeek为期五天的 “代码开源周” 告一段落。
本周一至周五，DeepSeek以每日不定时一更的频率，开源多个代码库，涵盖FlashMLA、DeepEP通讯库、DeepGEMM、并行优化战略、并行文件体系3FS。
DeepSeek以为：通用人工智能（AGI）不存在“居高临下的象牙塔”，而是秉持车库创业精神，与社区一起构建创新力量。
五天的代码开源，展示了DeepSeek在优化大模型练习、推理、通讯以及文件体系方面的技能创新与突破。这些开源项目不只提升了AI模型的功能和效率，也为AI范畴的研究者和开发者供给了名贵的资源和东西。
从模型开源，到代码开源，DeepSeek凭一己之力，重塑了大模型世界。
英伟达下跌神坛
在这一周里，AI大模型火起来至今的最大赢家（赚钱最多）英伟达发布了最新财报。可是股价现已连跌多日，从130多美元跌到120美元左右。

英伟达2025财年第四季度营收同比增加78%，较此前连续五个季度三位数增加的态势明显放缓，且同比增速为近两年来最低水平。2024财年第四季度曾到达265%的峰值‌。
分析师们在分析英伟达营收增速放缓的原因时以为一方面是微软、Meta等中心客户同步研发自研芯片以削减对英伟达的依靠；一方面是‌DeepSeek-R1低成本AI模型降低算力需求，部分削弱商场对英伟达高端芯片的依靠‌。
当日，英伟达股价大跌8.5%，市值蒸发2740亿美元。
安装程序配置服务器失败,一个月前，DeepSeek发布的低成本、高功能开源推理模型R1引发商场震动，英伟达股价一度暴跌近17%。
尽管英伟达CEO黄仁勋着重，DeepSeek的开源东西和低成本模型尽管对行业产生了冲击，但英伟达经过软硬件协同优化，依然保持了在AI芯片范畴的领先地位。
可是也未能阻挠投资者对其成绩增速放缓、毛利率下降及中国AI公司DeepSeek的影响的忧虑。
被改动的还有同行。
OpenAI最新大模型GPT-4.5被槽太贵
闭源大模型no1的OpenAI在周五发布了最新的最强壮模型GPT-4.5，当然也是最贵的。
GPT-4.5是OpenAI史上参数规划最大的模型，其核算量是上一代的10倍。GPT-4.5的API价格为每百万Tokens 75美元，相较上一代GPT-4o的2.5美元上涨30倍。
GPT-4.5不是一个专心于推理的模型，GPT-4.5并不能完全代替GPT-4o，在基准测验中它的某些才能低于o1、o3-mini。
这款被网友吐槽“贵得要死”的大模型，并没能如OpenAI此前的历届旗舰大模型发布时一样引发好评热议如潮。现在，更多人会用DeepSeek来酸它：有免费好用的DeepSeek开源可用，给我一个花这么多钱用你的理由？
附上DeepSeek代码开源周内容：
2月24日：Flash MLA开源
（概况： https://www.techweb.com.cn/it/2025-02-24/2957370.shtml）
‌开源内容‌：DeepSeek开源了Flash MLA，这是一个针对英伟达Hopper GPU优化的高效MLA（Multi-head Latent Attention，多头潜注意力）解码内核。
‌中心特性‌：特别针对可变长度序列进行优化，使用基准为Hopper GPU、CUDA 12.3及以上版本、PyTorch 2.0及以上版本。在H800 SXM5平台上，内存受限装备下可达最高3000GB/s，核算受限装备下可达峰值580 TFLOPS。
‌技能亮点‌：FlashMLA的规划参考了FlashAttention 23以及CUTLASS的技能完成，经过KV紧缩与潜在变量、低秩降维技能、动态序列处理等优化，明显削减了大模型练习和推理过程中的内存占用。
2月25日：DeepEP通讯库开源
（概况：https://www.techweb.com.cn/it/2025-02-25/2957421.shtml）
‌开源内容‌：DeepSeek开源了DeepEP，这是一个用于MoE（混合专家）模型练习和推理的EP（Expert Parallelism）通讯库。
‌中心特性‌：为所有GPU内核供给高吞吐量和低推迟，支撑低精度操作（包含FP8）。针对NVLink到RDMA的非对称带宽转发场景进行深度优化，供给高吞吐量，并支撑SM数量控制。
‌技能亮点‌：对于对推迟敏感的推了解码，DeepEP包含一组低推迟内核和纯RDMA，以最大限度地削减推迟。同时，引入了一种依据钩子的通讯核算堆叠方法，不占用任何SM资源。
2月26日：DeepGEMM代码库开源
‌（概况：https://www.techweb.com.cn/it/2025-02-26/2957487.shtml）
开源内容‌：DeepSeek开源了DeepGEMM代码库，专为简练高效的FP8通用矩阵乘法（GEMMs）而规划。
‌中心特性‌：同时支撑普通的和专家混合（MoE）分组的GEMM运算，为V3/R1练习和推理供给动力支撑。使用CUDA编写，无需编译，经过轻量级即时编译模块在运行时编译所有内核。
‌技能亮点‌：DeepGEMM规划简练，代码量约为300行，但功能在各种矩阵形状上与专家调优的库相匹配或超越。在H800上测验，核算功能最高可达1358 TFLOPS，内存宽带最高可达2668 GB/s。
2月27日：并行优化战略开源
（概况：https://www.techweb.com.cn/internet/2025-02-27/2957552.shtml）
开源内容‌：DeepSeek开源了三项并行优化战略，包含DualPipe、EPLB和Profile-data。
DualPipe‌：一种用于V3/R1模型练习中完成核算与通讯堆叠的双向流水线并行算法，明显削减管道气泡（空闲时间）。
EPLB‌：一个针对V3/R1的专家并行负载均衡东西，依据估计的专家负载核算平衡的专家仿制和放置计划。
Profile-data‌：DeepSeek基础设施中的数据分析，包含来自练习和推理框架的功能分析数据，旨在帮助社区更深化地了解通讯与核算堆叠战略及相关底层完成细节。
2月28日：3FS文件体系开源
‌（概况：https://www.techweb.com.cn/internet/2025-02-28/2957580.shtml）
开源内容‌：DeepSeek开源了Fire-Flyer文件体系（3FS），一个高功能并行文件体系。
‌中心特性‌：应对AI练习和推理作业负载的应战，使用现代SSD和RDMA网络供给同享存储层，简化分布式应用程序的开发。在由180个存储节点组成的大型测验集群上，总读取吞吐量到达约6.6个TIB/S。
‌技能亮点‌：3FS的主要功能和优势包含功能和可用性、强一致性、文件接口开发、多样化的作业负载（如数据准备、数据加载器、检查点、用于推理的KVCache）等。