DeepSeek 使用高性能 GPU、分布式计算基础设施和优化的软件框架的组合来训练其模型。 主要硬件包括 NVIDIA GPU，因其并行处理能力和与机器学习库的兼容性而在业界得到广泛应用。 为了处理大规模训练任务，DeepSeek 采用通过高速网络连接的这些 GPU 集群，从而在分布式训练期间实现节点之间的有效通信。 这种设置使他们能够跨数千个 GPU 扩展训练，从而减少训练复杂模型所需的时间。
使用的具体 GPU 型号可能包括专为 AI 工作负载设计的 NVIDIA A100 和 H100 Tensor Core GPU。 这些 GPU 提供显着的内存带宽（例如，H100 上为 1.5–2 TB/s），并支持混合精度训练，从而在保持模型准确性的同时加速计算。 对于 GPU 间通信，DeepSeek 可能会依赖 NVLink（用于服务器内直接 GPU 到 GPU 的连接）和 InfiniBand（用于服务器之间的高吞吐量、低延迟网络）等技术。 这些技术最大限度地减少了跨节点同步模型参数时的瓶颈。 此外，还可以应用定制的内部优化，例如内核融合或内存管理调整，以最大限度地提高硬件利用率。
在软件方面，DeepSeek 可能会使用 PyTorch 或 TensorFlow 等框架，以及 DeepSpeed 或 Horovod 等分布式训练库，来管理跨 GPU 的并行性。 他们还可以利用 NVIDIA 的 CUDA 和 cuDNN 库进行低级 GPU 加速。 为了处理数据存储和预处理，可以使用分布式文件系统（例如，Lustre）或对象存储解决方案，并配以针对吞吐量优化的数据管道。 Prometheus 或 Grafana 等监控工具可以跟踪集群健康状况，而 Kubernetes 或 SLURM 等编排系统可以管理作业调度。 这种硬件和软件的结合使 DeepSeek 能够有效地大规模训练模型，同时保持试验架构和训练技术的灵活性。