从DeepSeek看软硬件协同优化，兼谈推理LPU IP设计｜清华大学博士后曾书霖主讲预告

主要观点总结

文章介绍了DeepSeek通过软硬件协同的全栈优化策略，在有限的硬件资源下实现性能提升的细节，包括其使用的技术如FlashMLA、FP8混合精度训练等。文章还提及了智猩猩「DeepSeek大解读」系列公开课第5期的相关信息，包括主题、提纲、主讲人及其成就、直播时间等。

关键观点总结

关键观点1: DeepSeek的软硬件协同优化策略

DeepSeek通过软硬件协同的全栈优化策略，在有限的硬件资源下实现了极致的性能提升。包括使用FlashMLA技术优化多头潜在注意力，通过底层编程语言PTX直接对硬件资源进行调配等。

关键观点2: DeepSeek使用的技术

DeepSeek使用了多种技术来提升系统效率，包括FP8混合精度训练、KV Cache缓存优化、并行计算等。

关键观点3: 智猩猩公开课的信息

文章提供了关于智猩猩「DeepSeek大解读」系列公开课第5期的详细信息，包括主题、提纲、主讲人及其成就，直播时间等。公开课将围绕DeepSeek在软硬件协同优化方面的创新，以及大语言模型推理IP和面向智能终端的推理LPU IP设计进行讲解。

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