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　　DeepSeek首次披露其模型推理系统的成本利润率，达到惊人的545%。

　　4.同时，DeepSeek采用双批次重叠处理负载均衡策略，确保每个厨房处理的订单数量和复杂度相近。

　　5.由于这些技术优化，DeepSeek在硬件受限的情况下，依然实现了出色的推理性能。

　　硬件配置：所有服务使用 H800 GPU，保持与训练一致的FP8/BF16精度

　　动态资源调度：根据白天/夜间负载差异动态调整节点数量，最大化资源利用率

　　成本数据：24 小时内平均使用 226.75 个节点（每节点8个H800），成本约 $87,072/天

　　吞吐能力：每台 H800的 prefill 吞吐约 73.7k tokens/s，decode 吞吐约 14.8k tokens/s

　　利润率：按 DeepSeek R1 定价计算，理论日收入$562,027，成本利润率 545%

　　DeepSeek-V3/R1 推理系统面临两大挑战：如何提高吞吐量和如何降低延迟。

　　他们采用了大规模跨节点专家并行（Expert Parallelism/EP）技术。

　　DeepSeek-V3/R1 采用了MoE（混合专家）架构，每层有 256 个专家，但每个 token 只激活其中 8 个。这种高度稀疏的结构需要通过专家并行来提高效率：

　　就像餐厅一次接待更多顾客（增大batch size）。当厨房里同时处理很多订单时，厨师们可以更高效地工作，不会有空闲时间，炉灶和切菜台都能充分利用。

　　每个厨房只需要专注几种特色菜（每个GPU只计算少量专家），厨师不需要来回切换不同菜系，也不用频繁更换工具和食材，做菜速度自然更快。

　　双批次重叠处理：就像厨师一边炒着这桌的菜，一边准备下一桌的食材。当一批订单在烹饪时，另一批订单的食材可以同时在配送中，这样厨房永远不会空闲。

　　合理分配热门菜的厨师数量，避免某些特色菜（热门专家）导致部分厨房超负荷

　　正因为这些技术优化，DeepSeek 即使在硬件受限的情况下，也能实现出色的推理性能。

　　覆盖计算、通信、存储、算法与模型的协同创新，中国 AI 力量正在用开源精神，把曾经需要天价算力的技术，变得人人可用。