麦享科技9月29日消息,今天,DeepSeek宣布正式发布DeepSeek-V3.2-Exp模型。
新版本在V3.1-Terminus的基础上引入了DeepSeek Sparse Attention(一种稀疏注意力机制),针对长文本的训练和推理效率进行了探索性的优化和验证。
就在同一天,寒武纪宣布已同步实现对深度求索公司最新模型DeepSeek-V3.2-Exp的适配,并开源大模型推理引擎vLLM-MLU源代码。
开发者可以在寒武纪软硬件平台上第一时间体验DeepSeek-V3.2-Exp的亮点。
寒武纪一直重视芯片和算法的联合创新,致力于以软硬件协同的方式,优化大模型部署性能,降低部署成本。
此前,寒武纪对DeepSeek系列模型进行了深入的软硬件协同性能优化,达成了业界领先的算力利用率水平。
针对本次的DeepSeek-V3.2-Exp新模型架构,寒武纪通过Triton算子开发实现了快速适配,利用BangC融合算子开发实现了极致性能优化,并基于计算与通信的并行策略,再次达成了业界领先的计算效率水平。
寒武纪表示,依托DeepSeek-V3.2-Exp带来的全新DeepSeek Sparse Attention机制,叠加寒武纪的极致计算效率,可大幅降低长序列场景下的训推成本,共同为客户提供极具竞争力的软硬件解决方案。