AMD近期宣布了一項重大進展，成功將經過優化的DeepSeek-V3模型集成到其Instinct MI300X GPU上。這一模型通過SGLang進行了強化，專為AI推理設計，旨在提升性能。

事實上，早在去年12月26日，AMD已在Github上發布了支持DeepSeek-V3模型的SGLang v0.4.1版本，為這一集成奠定了基礎。

據AMD透露，DeepSeek V3是目前性能最強的開源大型語言模型（LLM），其表現甚至超越了GPT-4。這一成就得益于SGLang與DeepSeek團隊的緊密合作，使得DeepSeek V3在發布首日便能在英偉達和AMD的GPU上順利運行。AMD還特別感謝了美團搜索與推薦算法平臺團隊以及DataCrunch提供的GPU資源支持。

DeepSeek-V3模型采用了混合專家（MoE）架構，總參數量高達6710億，每個token激活370億參數，展現出強大的處理能力。為了實現高效推理和高經濟效益的訓練，該模型引入了多頭潛在注意力（MLA）和DeepSeekMoE架構。

DeepSeek-V3開創性地采用了一種無輔助損失的負載平衡策略，并設置了多標記預測訓練目標，進一步提升了模型的性能。這使得開發人員能夠利用高級模型，同時處理文本和視覺數據，從而廣泛獲取先進功能，并享受更多功能帶來的便利。

AMD Instinct GPU加速器與DeepSeek-V3的結合，為AI模型的運行帶來了顯著改善，特別是在推理方面。AMD表示，ROCm中廣泛的FP8支持有助于解決內存瓶頸和高延遲等關鍵問題。這使得平臺能夠在相同的硬件限制下處理更大的模型或批處理，從而提高了訓練和推理過程的效率。

FP8降低精度計算減少了數據傳輸和計算中的延遲。AMD ROCm擴展了其對FP8的支持，從框架到庫，全面提升了性能和效率。這一技術革新為AI模型的高效運行提供了有力保障。