电脑知识网2月10日消息，DeepSeek大模型火遍海内外，AMD Instinct数据中心GPU第一时间实现了对最新版DeepSeek V3的支持，并且集成了SGLang推理框架优化，从而提供最佳性能。
据介绍，DeepSeek-V3是一种强大的开源混合专家MoE模型，共有6710亿个参数，是目前开源社区最受欢迎的多模态模型之一，凭借创新的模型架构，打破了高效低成本训练的记录，获得整个行业交口称赞。
DeepSeek-V3不仅沿用了此前DeepSeek V2中的多头潜在注意力机制MLA、MoE架构，还开创了无辅助损失的负载平衡策略，并设定了多token预测训练目标，以提高性能。
目前，DeepSeek-V3在众多主流基准测试中的表现都已比肩世界顶级开源、闭源模型，包括GPT-4o、laude 3.5 Sonnet、Qwen2.5-72B等等，尤其是拥有超强的长文本处理、数学及代码编程能力。
AMD ROCm开源软件、AMD Instinct数据中心GPU加速器软硬联合，构成了强大的基础设施，在DeepSeek-V3开发的关键阶段发挥了重要作用，再次证明了AMD对开源AI软件的承诺，也能帮助开发者打造强大的视觉推理和理解应用。
DeepSeek-V3的另一大亮点是采用FP8低精度训练，而AMD ROCm平台对于FP8的支持，显著改善了大模型的计算过程，尤其是推理性能的提升。
通过支持FP8，AMD ROCm非常高效地解决了内存瓶颈、更多读写格式高延迟等问题，可以在一定的硬件限制内，运行更大的模型或批次。
相较于FP16，FP8精度计算可以显著减少数据传输和计算的延迟，实现更高效地训练和推理。
乘着DeepSeek的东风，AMD将继续推进ROCm开源开发生态，确保开发者能在第一时间基于AMD Instinct数据中心GPU从事DeepSeek相关的开发和应用工作，实现最佳性能和扩展性。
AMD官方博客传送门：
https://www.amd.com/en/developer/resources/technical-articles/amd-instinct-gpus-power-deepseek-v3-revolutionizing-ai-development-with-sglang.html
附录：AMD Instinct数据中心GPU使用SGLang推理简单教程——
开发者可访问https://github.com/sgl-project/sglang/releases，获取SGLang对DeepSeek-V3模型推理的完整支持。
创建ROCm Docker镜像
1、启动Docker容器：
docker run -it --ipc=host --cap-add=SYS_PTRACE --network=host \\
--device=/dev/kfd --device=/dev/dri --security-opt
seccomp=unconfined \\
--group-add video --privileged -w /workspace
lmsysorg/sglang:v0.4.1.post4-rocm620
2、开始使用：
1)登录Hugging Face：
使用CLI登录Hugging Face：
huggingface-cli login
2)启动SGLang服务器：
在本地机器上启动一个服务器来托管DeepSeekV3 FP8模型：
python3 -m sglang.launch_server --model-path deepseek-ai/DeepSeek-V3 -- port 30000 --tp 8 --trust-remote-code
3)生成文本：
在服务器运行后，打开另一个终端并发送请求生成文本：
curl http://localhost:30000/generate \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"text": "Once upon a time,",
"sampling_params": {
"max_new_tokens": 16,
"temperature": 0
}
}'
3、性能基准测试：
单批次吞吐量和延迟：
python3 -m sglang.bench_one_batch --batch-size 32 --input 128 --output 32 --model deepseek-ai/DeepSeek-V3 --tp 8 --trust-remote-code
服务器：
python3 -m sglang.launch_server --model deepseek-ai/DeepSeek-V3 --tp 8 --trust-remote-code
python3 benchmark/gsm8k/bench_sglang.py --num-questions 2000 --parallel 2000 --num-shots 8
精度：0.952
无效：0.000
注意：由于DeepSeek-v3原生为FP8 训练，且目前仅提供 FP8 权重，如果用户需要 BF16 权重进行实验，可以使用提供的转换脚本进行转换。以下是将 FP8 权重转换为 BF16 的示例：
cd inference
python fp8_cast_bf16.py --input-fp8-hf-path /path/to/fp8_weights --output-bf16-hf-path /path/to/bf16_weights
