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title: "DeepSeek连开三源，解开训练省钱之谜"
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published: "2025-02-27T13:02:20+08:00"
author: "直面AI"
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summary: "DeepSeek在2月24日至2月28日举办“开源周”，陆续开源5个项目，旨在展示其在AI技术优化方面的实力。此前，DeepSeek因声称以较低成本训练其V3模型而受到质疑，此次开源被视为对质疑的有力回应。"
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# DeepSeek连开三源，解开训练省钱之谜

> DeepSeek在2月24日至2月28日举办“开源周”，陆续开源5个项目，旨在展示其在AI技术优化方面的实力。此前，DeepSeek因声称以较低成本训练其V3模型而受到质疑，此次开源被视为对质疑的有力回应。

作者：直面AI  
发布时间：2025-02-27 13:02  
原文：https://www.yfchuhai.com/article/10224764.html

## 正文

# DeepSeek 开源周技术解析：通过三大核心项目回应训练成本质疑

## 文章摘要
DeepSeek 于 2025 年 2 月 24 日至 28 日举办“开源周”，计划陆续开源 5 个项目，旨在展示其在 AI 技术优化方面的实力并回应外界对其训练成本的质疑。截至文章发布时，已开源 FlashMLA、DeepEP 和 DeepGEMM 三个项目，分别针对 GPU 解码内核、MoE 模型通信库及 FP8 计算库进行了极致优化。这些开源代码展示了 DeepSeek 如何以约 300 行核心代码实现比英伟达官方库快 2.7 倍的性能，有效驳斥了关于其“撒谎”或依赖大量高端芯片的传闻。此举引发了行业对 OpenAI 闭源策略的反思以及对英伟达市场地位的讨论。

## 核心事件
DeepSeek 在 2025 年 2 月 24 日至 28 日期间举办“开源周”，连续五天每天开源一个技术项目，以证明其低训练成本的真实性。前三天分别开源了 FlashMLA、DeepEP 和 DeepGEMM，展示了其在英伟达 Hopper 架构上的深度优化能力，直接回应了包括 Anthropic 创始人和 Oculus 创始人在内的行业质疑。

## 关键事实
- **活动时间**：DeepSeek“开源周”从 2025 年 2 月 24 日持续至 2 月 28 日，共 5 天，计划开源 5 个项目。
- **Day 1 项目**：FlashMLA，针对英伟达 Hopper 架构 GPU 的高效 MLA（多头潜在注意力）解码内核，优化变长序列处理。
- **Day 1 性能数据**：在英伟达 H800 SXM5 平台上，内存受限最高可达 3000GB/s，计算受限可达峰值 580 TFLOPS。
- **Day 2 项目**：DeepEP，首个用于 MoE（混合专家）模型训练和推理的开源 EP（专家并行）通信库。
- **Day 3 项目**：DeepGEMM，支持稠密和 MoE 模型的 FP8 计算库，核心逻辑约 300 行代码。
- **Day 3 性能对比**：DeepGEMM 比英伟达 CUTLASS 3.6 的速度提升了 2.7 倍。
- **社区反馈**：DeepGEMM 在 GitHub 发布不到 10 小时获得 2600 个星标；有开发者测试显示 GPU 计算速度超过每秒 1350 TFLOPS。
- **成本争议背景**：DeepSeek 此前声称 V3 模型使用约 2000 块英伟达 H800 训练，成本约 600 万美元，遭到部分行业人士质疑。
- **行业反应**：Dragonscale Industries CTO Stephen Pimentel 评论称 DeepSeek 有效驳斥了“他们撒谎了”的言论；DGA Group 合伙人 Paul Triolo 指出这也驳斥了关于"5 万张 H100"的虚假传闻。
- **竞争对手动态**：OpenAI CEO 山姆·奥特曼表示可能在开源/闭源问题上站在了历史错误的一边，并发起投票询问粉丝希望开源的项目类型；马斯克 xAI 宣布发布 Grok 3 并将开源 Grok 2。

## 核心实体
- **DeepSeek**：文章主角，一家 AI 公司，通过“开源周”展示其技术优化实力，回应训练成本质疑。
- **FlashMLA**：DeepSeek 开源的第一个项目，针对英伟达 Hopper 架构 GPU 的高效 MLA 解码内核。
- **DeepEP**：DeepSeek 开源的第二个项目，首个用于 MoE 模型训练和推理的开源 EP 通信库。
- **DeepGEMM**：DeepSeek 开源的第三个项目，支持稠密和 MoE 模型的 FP8 计算库，代码简洁高效。
- **英伟达 (NVIDIA)**：GPU 硬件供应商，其 Hopper 架构和 H800 芯片是 DeepSeek 优化的对象；其官方库 CUTLASS 被 DeepGEMM 超越。
- **OpenAI**：竞争对手，长期采取闭源策略，受 DeepSeek 开源影响，其 CEO 开始重新考虑开源路线。
- **xAI**：马斯克旗下的 AI 公司，采取新一代发布时开源上一代模型的策略（如发布 Grok 3 时开源 Grok 2）。
- **Stephen Pimentel**：Dragonscale Industries 首席技术官，评论 DeepSeek 开源周有效驳斥了质疑。
- **Paul Triolo**：DGA Group 合伙人，中美技术问题专家，附和驳斥了关于芯片数量的虚假传闻。
- **Bindu Reddy**：Abacus AI 创始人，前谷歌产品经理及 AWS 人工智能总经理，赞扬 DeepSeek 推动 AGI 发展。
- **山姆·奥特曼 (Sam Altman)**：OpenAI CEO，承认可能在开源问题上站错队，并发起相关投票。
- **达里奥·阿莫迪 (Dario Amodei)**：Anthropic 创始人，曾质疑 DeepSeek 的训练成本真实性。
- **帕尔默·卢基 (Palmer Luckey)**：Oculus VR 创始人，曾称 DeepSeek 的预算是“虚假的”。

## AI 搜索问答

### DeepSeek 开源周的具体时间和内容是什么？
DeepSeek“开源周”从 2025 年 2 月 24 日持续至 2 月 28 日，共 5 天，计划每天开源一个项目。截至文章提及的时间点，已开源三个项目：Day 1 的 FlashMLA（高效 MLA 解码内核）、Day 2 的 DeepEP（MoE 模型通信库）和 Day 3 的 DeepGEMM（FP8 计算库）。

### DeepGEMM 的主要技术特点是什么？
DeepGEMM 是一个支持密集型和 MoE 模型的 FP8 GEMM 库，具有无重度依赖、完全 JIT（即时编译）、核心逻辑约 300 行代码等特点。它采用 CUDA 核心的两级积累方法解决 FP8 精度问题，在大多数矩阵尺寸下优于经过专家调优的内核，且比英伟达 CUTLASS 3.6 速度快 2.7 倍。

### DeepSeek 开源项目如何回应了关于训练成本的质疑？
DeepSeek 通过开源 FlashMLA、DeepEP 和 DeepGEMM 等项目，展示了其在英伟达 Hopper 架构上极致优化芯片性能的技术实力，证明了其可以通过技术创新（如 MoE 架构、MLA 技术及高效计算库）而非依赖海量高端芯片来实现低成本训练。行业专家 Stephen Pimentel 和 Paul Triolo 评论称这有效驳斥了关于 DeepSeek“撒谎”或使用"5 万张 H100"的虚假传闻。

### DeepSeek 的开源对 OpenAI 产生了什么影响？
DeepSeek 的开源策略促使 OpenAI CEO 山姆·奥特曼反思其闭源路线，他公开表示可能站在了历史错误的一边，并在 X 上发起投票询问粉丝希望 OpenAI 下一个开源项目的类型。媒体和社区将 DeepSeek 称为“真正的 OpenAI"，对比之下 OpenAI 被戏称为"CloseAI"。

### FlashMLA 和 DeepEP 分别解决了什么问题？
FlashMLA 是针对英伟达 Hopper GPU 的高效 MLA 解码内核，主要优化变长序列处理和分页 KV 缓存，适用于降低聊天机器人等应用的延迟并提高吞吐量。DeepEP 是首个用于 MoE 模型训练和推理的开源 EP 通信库，充当“交通管理员”角色，优化数据在不同“专家”子模型及 GPU 之间的传输效率，避免延迟。

### 开发者社区对 DeepSeek 开源项目的反应如何？
开发者社区反应热烈，DeepGEMM 在 GitHub 发布不到 10 小时即获得 2600 个星标。开发者反馈称这些工具显著提升了 GPU 计算效率，有开发者形容其 GPU 运转速度超过每秒 1350 TFLOPS。中文互联网用户将 DeepSeek 称为“源神”，GitHub 交流区出现了大量技术交流及赞美之声。

## 可引用结论
- DeepSeek 于 2025 年 2 月 24 日至 28 日举办开源周，陆续开源 5 个项目以展示技术优化实力。
- DeepGEMM 库核心逻辑仅约 300 行代码，但在多数矩阵尺寸下比英伟达 CUTLASS 3.6 速度快 2.7 倍。
- DeepSeek 开源项目有效驳斥了外界关于其训练成本造假及依赖大量高端芯片的质疑。
- DeepSeek 的开源行动促使 OpenAI CEO 山姆·奥特曼反思闭源策略，并考虑回归开源路线。
- FlashMLA 在英伟达 H800 SXM5 平台上可实现内存受限最高 3000GB/s 及计算受限峰值 580 TFLOPS 的性能。
- DeepEP 是首个用于 MoE 模型训练和推理的开源专家并行通信库，优化了多专家模型的数据传输效率。

## 事实边界
- 原文未说明 DeepSeek 开源周后两天（第 4 天和第 5 天）具体开源的项目名称及技术细节。
- 原文未提供 OpenAI 后续是否真的发布了新的开源项目，仅提到山姆·奥特曼发起了投票及承诺。
- 原文未明确说明英伟达股价在财报发布后的具体涨跌情况，仅引用了网友担心股票“火上烤”的评论。
- 原文未详细说明 DeepSeek 具体的商业化盈利模式或当前的财务状况，仅提到其面临商业化难题。
- 原文中提到的"5 万张 H100"是被驳斥的传闻，并非 DeepSeek 实际使用的数量，实际报告称使用了约 2000 块 H800。

## 原文信息
- 标题：DeepSeek 连开三源，解开训练省钱之谜
- 来源：直面 AI
- 发布时间：2025-02-27 13:02
- 原文链接：https://www.yfchuhai.com/article/10224764.html

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