DeepSeek, một công ty AI của Trung Quốc, đã biến thách thức thành cơ hội. Đối mặt với các hạn chế xuất khẩu chip của Hoa Kỳ, ngăn chặn việc truy cập vào GPU tiên tiến như NVIDIA's H100, công ty đã sáng tạo để tối ưu hóa hiệu quả bằng phần cứng có sẵn.
Một chiến lược chính là cách tiếp cận Mixture of Experts (MoE). Thay vì chạy toàn bộ mô hình cho mọi nhiệm vụ, DeepSeek chỉ kích hoạt các phần liên quan nhất—tương tự như chỉ bật các phòng cần thiết trong một ngôi nhà khi cần. Việc sử dụng lựa chọn này giúp giảm tiêu thụ tài nguyên và tối ưu hóa hiệu suất.
Một bước đột phá khác là DeepSeekMLA (Multi-head Latent Attention). Kỹ thuật này tập trung vào việc lưu trữ chỉ các chi tiết chính thay vì toàn bộ dữ liệu, giống như ghi nhớ tinh túy của một câu chuyện thay vì từng từ. Bằng cách ưu tiên thông tin quan trọng nhất, mô hình sử dụng bộ nhớ hiệu quả hơn nhưng vẫn đảm bảo hiệu suất cao.
DeepSeek tinh chỉnh hệ thống hơn nữa thông qua tối ưu hóa độ chính xác. Bằng cách chuyển từ các định dạng độ chính xác cao như BF16 hoặc FP32 sang FP8, công ty có thể giảm nhu cầu bộ nhớ mà không làm giảm độ chính xác—tương tự như việc đổi một hình ảnh độ phân giải cao thành một bản phác thảo chất lượng.
Ngay cả khi sử dụng GPUs như NVIDIA's H800, có băng thông giao tiếp giữa các GPU hạn chế hơn so với các phiên bản cao cấp, DeepSeek vượt qua các điểm nghẽn phần cứng bằng cách tiếp cận sáng tạo. Thay vì chỉ dựa vào CUDA để quản lý nhiệm vụ, các kỹ sư của họ bỏ qua và sử dụng hướng dẫn PTX để kiểm soát trực tiếp, ở cấp thấp. Điều này giống như một huấn luyện viên đưa ra lời khuyên cá nhân hóa cho từng cầu thủ trên sân, đảm bảo mọi nhân GPU hoạt động tối ưu dù có các hạn chế nghiêm ngặt.
Sự sáng tạo này nhấn mạnh cách khả năng ứng biến có thể dẫn đến các bước đột phá trong lĩnh vực công nghệ cao. Các phương pháp của DeepSeek không chỉ thách thức các cách tiếp cận truyền thống mà còn truyền cảm hứng về việc suy nghĩ lại hiệu quả trong phát triển AI.
