deepseek开源成果（开源ehr）

DeepSeek是一款基于AI技术的智能搜索引擎，结合深度学习与自然语言处理，提供精准、高效的搜索体验。探索DeepSeek，感受未来智能搜索的无限可能！

本文目录一览：

• 1、如何评价deepseek开源周第三天开源的deepgemm,有哪些技术亮点?
• 2、deepseek开源代码在哪
• 3、deepseek用了多少gpu

如何评价deepseek开源周第三天开源的deepgemm,有哪些技术亮点?

1、评价 deepgemm作为deepseek开源周deepseek开源成果的重要成果之一deepseek开源成果，展现了其在深度学习加速领域deepseek开源成果的深厚实力。通过提供高效的矩阵乘法运算，deepgemm为深度学习模型的训练和推理提供了强有力的支持。其开源的特性更是促进了深度学习社区的技术交流和进步，有助于推动整个行业的发展。

deepseek开源代码在哪

1、评价 deepgemm作为deepseek开源周的重要成果之一，展现了其在深度学习加速领域的深厚实力。通过提供高效的矩阵乘法运算，deepgemm为深度学习模型的训练和推理提供了强有力的支持。其开源的特性更是促进了深度学习社区的技术交流和进步，有助于推动整个行业的发展。

2、例如在设计复杂装配体时，可通过代码让 DeepSeek 快速推导尺寸参数。构建知识库则对数据隐私要求高、期望deepseek开源成果：利用 SolidWorks 技术文档进行智能问答和知识查询的用户更友好。比如企业内部的设计团队，可借此快速查询 SolidWorks 相关规范、以往项目资料等。

3、具体来说，deepseek开源成果你需要先在DeepSeek平台上注册并获取API密钥。接着，在微信小程序或公众号的后台配置中，添加对DeepSeek API的调用。这通常涉及到编写一些代码来发送搜索请求并处理返回的结果。

deepseek用了多少gpu

1、DeepSeek在训练其开源基础模型时使用了2048块英伟达H800 GPU。根据近期发布的信息，DeepSeek通过采用非传统的技术路径，在AI模型训练上取得了显著成果。具体来说，他们在训练过程中绕过了广泛使用的CUDA框架，转而采用英伟达的类汇编PTX编程，这一策略显著提升了训练效率。

2、更值得一提的是，DeepSeek在模型训练成本上取得了显著突破，其初版模型仅使用2048块GPU训练了2个月，成本近600万美元，远低于同等级别模型通常的训练成本。这种低成本、高效率的模式有望重构人工智能行业的底层逻辑。在应用方面，DeepSeek大模型具有广泛的应用场景。

3、DeepSeek满血版的配置要求较高，以下是一些主要的配置要求：处理器：至少需要64核的高性能CPU，如AMD EPYC或Intel Xeon。内存：建议配备512GB或更高容量的DDR4内存。存储：需要至少2TB的NVMe SSD用于高速数据访问，并可选10TB或更大容量的HDD用于数据存储。