DeepSeek 通过结合数据并行、模型并行和高效的通信策略来管理跨多个 GPU 的分布式训练。该系统将大型模型和数据集拆分到各个 GPU 上，以平衡计算负载和内存使用。例如，在数据并行中，每个 GPU 都持有整个模型的副本并处理训练数据的一个子集。来自每个 GPU 的梯度在同步期间进行平均，以一致地更新模型。对于不适合单个 GPU 的非常大的模型，DeepSeek 使用模型并行，将层或张量分区到各个设备上。诸如流水线并行或张量切片之类的技术可确保最小的通信开销，同时保持训练效率。
GPU 之间的通信使用诸如 NCCL（NVIDIA 集体通信库）之类的框架进行优化，以实现高速数据传输和同步。DeepSeek 采用梯度累积和 all-reduce 操作来有效地处理分布式更新。例如，当使用混合精度训练时，梯度以 FP16 格式计算，但以 FP32 格式聚合以保持数值稳定性。该系统还通过重叠计算和通信来最大限度地减少空闲时间，例如在传输梯度的同时预处理下一批数据。诸如 PyTorch 的 DistributedDataParallel (DDP) 或 DeepSpeed 的 ZeRO（零冗余优化器）之类的工具通常被集成以自动执行分片并减少内存冗余。
为了处理可伸缩性和容错性，DeepSeek 实现了检查点和动态资源分配。定期保存检查点以在发生硬件故障时恢复训练。诸如激活检查点（在后向传递期间重新计算中间值）之类的内存优化可减少 GPU 内存消耗。对于多节点设置，系统通过消息传递接口 (MPI) 或以太网/RDMA 网络协调通信。开发人员可以通过 API 配置批量大小、并行策略和通信间隔，从而平衡速度和硬件限制。诸如 TensorBoard 或自定义仪表板之类的监控工具跟踪诸如 GPU 利用率和梯度范数之类的指标，从而可以微调分布式工作流程。