Подготовка масштабных нейросетей превратилась в одну из наиболее ресурсоемких задач современной ИТ-индустрии. Трудности кроются не только в технологической сложности, но и в колоссальных финансовых затратах, избыточном энергопотреблении и нерациональном распределении мощностей. DeepSeek представила методику, призванную оптимизировать эти процессы и минимизировать издержки.
Новая концепция, получившая название «гиперсвязи с ограничениями на многообразии» (manifold-constrained hyperconnection, mHC), ориентирована на упрощение и повышение отказоустойчивости при тренировке массивных моделей. Вместо того чтобы фокусироваться исключительно на приросте пиковой производительности, разработчики сосредоточились на устранении нестабильности — критического фактора, который зачастую вынуждает компании прерывать процесс и заново запускать дорогостоящие циклы вычислений.
Говоря доступным языком, создание продвинутых ИИ-систем нередко сопровождается внезапными сбоями в процессе обучения. Подобные инциденты оборачиваются потерей недель напряженной работы, колоссальных объемов электроэнергии и тысяч часов эксплуатации графических ускорителей. Стратегия DeepSeek минимизирует риски таких срывов, обеспечивая предсказуемое поведение алгоритмов даже при кратном увеличении их параметров.
Данный аспект приобретает особую значимость на фоне стремительно растущих аппетитов ИИ-сектора к энергоресурсам. Хотя технология mHC не снижает номинальную мощность самих GPU, она существенно сокращает «холостые» затраты, позволяя доводить обучение до финала без экстренных остановок и необходимости многократных перезапусков системы.
Дополнительное преимущество заключается в рациональном масштабировании. Стабилизация внутренних процессов избавляет компании от необходимости полагаться на методы «грубой силы» — такие как бесконечное наращивание количества видеокарт, объемов памяти или длительности вычислений для компенсации программных ошибок. В конечном итоге это способствует снижению общего углеродного следа и энергетических издержек в масштабах всей индустрии.
Источник: iXBT
