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Hilab infra团队，在sglang中实现了deepseek高效仿真模型的推理优化，并在huggingface中发布了deepseek-v3.1-terminus的仿真模型。改造项目

以前主要业务用的是MoE，现在转移到了新的国家。和以前一样，和以前一样，不好找，DeepSeek市面上671B，Kimi K2达到了1TB，GPU单卡显存只有80GB/96GB，常需妁双机一次部署。

现代化、经济、控制、控制、控制、控制、控制等是指在保持模型精度尽量的前提下，模型将使用的**高精度分数（如FP32/BF16动态范围（如FP8、INT8、INT4）甚至前置位）**的过程，从而减少了大模型内存占用、提升了推理性能。

之前MoE格式，W4AFP8混合量化方案，这种量化方案的特点是：

增加权重（Weight）INT4强化、强化（激活）FP8强化

只对普通专家有权重用INT4求解，而对其他线性层保留DeepSeek破解的FP8求解方式；

这是一个旅游的好地方，而且很容易使用。 97. 4位转换，小尺寸，小尺寸，小尺寸运行时精度损失，并且提升了权重读写带宽，进一步加快了推理速度。

W4AFP8混合量化方案

转至W4AFP8量化方案，可以将DeepSeek混合模型大小从689GB减小到367GB，从而可以实现单机八八卡部署，推理成本降低50。 SGL 可以在中部地区更改业务。转型

大数据型中型教育部商业模式技术测试：TP玩具（Tensor Parallel）和EP玩具（Expert Parallel），如下图所示。EP玩具时，每个GPU负责一部分专家（专家），不同GPU多个GPU之间做切分，共同计算。

TP耗材和EP耗材的权重划分对比地图

SGLang的第一优先是W4AFP8。整体通信效率较高，但在单机八卡时通信效率跟TP没有差异；另外，EP耗材在计算时间比较还有负载不均衡的问题，热点专家本地GPU评测。

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TP存储方式，所有GPU控制方式，整体计算时间稳定，性能对比EP。

从自动角度来说，可以在有限数量的车辆上使用运输系统，并且可以快速、轻松地使用它。

1. TP切分与加配的装备：实现TP配件需要设计一套新的权重载逻辑，能够正确识别需要切分的权重（如专家MLP层的权重矩阵），并按照TP-的策略（如行切分或列切分）将其均匀地切分到多个GPU上。同时，新的TP实现需要能够无缝集成到推理框架现有的双调度逻辑中。

2. 将信息转移到原始来源：将转移信息转移到原始TP形式，这是实现TP例如，如果你是卫生福利部的成员，你将能够扩展你的业务。数维度已经变化，如果直接使用原来的算子可能会出现计算错误，或者性能达到无法模式；这需要对推理框架中负责MoE的核心内核有深入的计算并进行修改。

SGLang量化模块中W4AFP8架构架构图，深度为TP玩具修改需要的分

Hilab Infra-wide、人类SGLang提供了完整的W4AFP8模TP疯狂推理实现。在开发过程中，团队深入分析了模型结构，修改了SGLang，中型、坚固、重型、稳定、可靠、可靠的W4AFP8格内部的各个GPU中；另外部、重型操作， CUDA内部数据存储、更改以及对CUDA内部的更改数据.保证了MoE模块TP计算时精度无损；同时，遍历了各种内核调优配置（TileShape，ClusterShape），并提供了最新的最优化组合，保证了MoE算子的性能。

转移到顶部边界，转移到TP，转移到TP，转移到下一步，再转移到下一步。 20，QPM最提提升了14。上一阶段PR已正式合入SGLang V0.5.2版本。

查看 https://github.com/sgl-project/sglang/pull/8118

在 SGLang V0.5.2 之后的版本中使用 TP 并行协议 W4AFP8 重置为原始配置并重新安装：

python3 -m sglang.launch_server --model-path /path/to/model --tp 8 --trust-remote-code --host 0.0.0.0 --port 8000 applications DeepSeek-V3.1-Terminus growth rate control policy

DeepSeek-V3.1-Terminus 是 DeepSeek 的下一步是开始一项新业务，开始一项新业务，快速行动，快速行动，快速行动。 Terminus多语言理解，新学习理论，长期学习研发，研究分析 https：//api-docs.deepseek.com/news/news250922

DeepSeek-V3.1-Terminus专用W4AFP8转换，在这个过程中使用了更多场景下的训练数据集，使得MMLU-Pro任务精度损失0.38。之前看过HuggingFace。参见：https：//huggingface.co/tencent/DeepSeek-V3.1-Terminus-W4AFP8

了解更多有关商业模式的信息。小型GPU部分控制逻辑分析FP8模型类型，工作方式2.7×～3.9×。

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DeepSeek 调整数据到人体的决定如下：3.9X 可供审核，推荐大家读写。相关标签： python git github 腾讯 nvidia 路版 腾讯云内存占用架构全面Token distribution github https 重构都在看：揭秘 MiniMax M2 Agent 能力技术细节：Interleaved Thinking（交错链思维） JetBrains Review：2025 年度发布日期Python框架和库 Python基金会拒绝150万元国家政府拨款 PyTorch发布开源编程框架 Monarch：让开源AI Hikyuu 2.6.9发布，开源极速量化交易框架