一、架构创新：稀疏MoE大幅降低计算成本
专家网络分工：DeepSeek采用MoE（混合专家）架构，将模型拆分为数百个专门的“专家”子网络，每次只激活其中一小部分专家来处理特定任务。
令牌路由机制：训练时，每个token（文本单元）由一个门控网络动态分配给最相关的专家，相比传统密集模型，单步计算量可降低数倍甚至数十倍，这是提升吞吐量的核心。
并行计算优势：稀疏激活特性使得模型可在不显著增加算力负担的情况下，大幅扩展参数规模，为高吞吐量提供架构基础。
二、硬件与基础设施：万卡集群与高效互联
大规模集群构建：DeepSeek自建了包含数万张高性能GPU（如英伟达H800）的超级计算集群，为海量并发计算提供物理基础。
高速网络互联：采用InfiniBand等低延迟、高带宽的互联技术，确保集群内所有GPU间的数据搬运瓶颈最小化，这是实现接近线性算力扩展的关键。
分布式调度优化：自研框架实现精细化的任务切分、并行策略（如张量并行、流水线并行）与负载均衡，确保每张GPU的计算资源被极致利用。
三、算法与工程优化：提升单卡与并发效率
混合精度训练：大量运用FP8/BF16等混合精度技术，在保持模型精度的前提下，显著提升单张GPU的浮点运算速度和显存利用率。
序列并行与重计算：针对超长序列训练，通过序列并行技术切分输入，并配合激活重计算策略，在有限显存内实现更大的Batch Size，增加单位时间处理的token数。
极致的数据管线：设计高效的DataLoader和预处理Pipeline，确保GPU在计算时“喂数据”的供给速度远快于计算速度，消除IO等待。