DeepSeek V3大模型在全球范圍內引發(fā)轟動，AMD Instinct數(shù)據(jù)中心GPU迅速跟進，實現(xiàn)了對該版本的全面支持，并集成了SGLang推理框架優(yōu)化，確保為用戶提供卓越的性能表現(xiàn)。

DeepSeek-V3是一款開源的混合專家MoE模型，其擁有驚人的6710億個參數(shù)，成為開源社區(qū)中的明星模型。憑借創(chuàng)新的模型架構，DeepSeek-V3打破了高效低成本訓練的記錄，贏得了行業(yè)內的高度贊譽。這款多模態(tài)模型不僅繼承了DeepSeek V2的多頭潛在注意力機制MLA和MoE架構，還開創(chuàng)性地引入了無輔助損失的負載平衡策略，并設定了多token預測訓練目標，進一步提升了性能。

在主流基準測試中，DeepSeek-V3的表現(xiàn)令人矚目，與GPT-4o、laude 3.5 Sonnet、Qwen2.5-72B等頂級開源和閉源模型相比毫不遜色。特別是在長文本處理、數(shù)學及代碼編程能力方面，DeepSeek-V3展現(xiàn)出超群實力。

AMD ROCm開源軟件與AMD Instinct數(shù)據(jù)中心GPU加速器的強強聯(lián)合，為DeepSeek-V3的開發(fā)提供了堅實的基礎設施支持。在開發(fā)的關鍵階段，這一組合發(fā)揮了至關重要的作用，再次彰顯了AMD對開源AI軟件的堅定承諾。同時，它也助力開發(fā)者打造出強大的視覺推理和理解應用。

DeepSeek-V3采用了FP8低精度訓練，而AMD ROCm平臺對FP8的支持極大優(yōu)化了計算過程，特別是推理性能的提升尤為顯著。通過支持FP8，AMD ROCm有效解決了內存瓶頸和高延遲等問題，使得在硬件限制內運行更大模型或批次成為可能。與FP16相比，F(xiàn)P8精度計算顯著減少了數(shù)據(jù)傳輸和計算的延遲，實現(xiàn)了更高效的訓練和推理。

為了推動DeepSeek相關應用的開發(fā)，AMD將繼續(xù)加強ROCm開源開發(fā)生態(tài)的建設，確保開發(fā)者能夠基于AMD Instinct數(shù)據(jù)中心GPU，及時開展DeepSeek相關的開發(fā)工作，實現(xiàn)最佳性能和擴展性。

對于希望使用DeepSeek-V3的開發(fā)者來說，AMD還提供了詳盡的使用教程。開發(fā)者可以通過訪問特定網址，獲取SGLang對DeepSeek-V3模型推理的完整支持。教程中詳細指導了如何創(chuàng)建ROCm Docker鏡像、啟動Docker容器、登錄Hugging Face、啟動SGLang服務器以及生成文本等步驟。教程還包含了性能基準測試的指導，幫助開發(fā)者評估和優(yōu)化模型性能。

對于需要將FP8權重轉換為BF16權重的用戶，AMD也提供了轉換腳本。用戶只需按照教程中的指示操作，即可輕松完成轉換過程。