DeepSeek 使用高性能计算硬件的组合，这些硬件针对大规模机器学习训练进行了优化。他们的基础设施依赖于 GPU 集群，特别是 NVIDIA A100 和 H100 Tensor Core GPU，这些 GPU 提供了训练具有数十亿参数的模型的并行处理能力。这些 GPU 使用像 NVIDIA InfiniBand 这样的高速网络技术互连，这减少了分布式训练期间的通信瓶颈。 这些集群被设计为水平扩展，允许 DeepSeek 将数百或数千个 GPU 分配给单个训练作业，具体取决于模型的大小和复杂性。例如，训练像 DeepSeek-R1 这样具有超过 1000 亿个参数的模型可能需要一个多节点设置，其中具有专用的内存和计算资源来有效地处理大规模矩阵运算。
训练环境由管理分布式计算和资源分配的软件栈支持。 像具有完全分片数据并行 (FSDP) 的 PyTorch 或 Microsoft 的 DeepSpeed 这样的框架用于跨 GPU 拆分模型和数据，从而实现高效的内存使用并减少训练时间。DeepSeek 还采用优化的数据管道来大规模地预处理和馈送训练数据。例如，数据集存储在像 Lustre 这样的分布式文件系统或基于云的对象存储中，数据加载管道使用像 Apache Arrow 或 WebDataset 这样的工具来最小化 I/O 延迟。 此设置确保 GPU 在训练期间保持完全利用，避免了因数据传输延迟引起的空闲时间。此外，检查点系统和容错工作流有助于从硬件故障中恢复，而不会丢失进度，这对于跨越数周的长时间运行的训练作业至关重要。
为了最大限度地提高效率，DeepSeek 集成了特定于硬件的优化。例如，他们利用 NVIDIA GPU 上的混合精度训练 (FP16/FP8) 来加速计算，同时管理内存约束。 用 CUDA 编写或使用像 Triton 这样的编译器框架的自定义内核用于优化关键操作，例如 Transformer 模型中的注意力机制。该基础设施还包括像 Prometheus 和 Grafana 这样的监控工具，以实时跟踪 GPU 利用率、功耗和网络吞吐量。 通过液体冷却系统和功耗感知调度来优先考虑能源效率，从而降低运营成本。这些优化使 DeepSeek 能够在计算性能与实际约束之间取得平衡，确保有效地使用资源，而不会影响训练稳定性或模型质量。