딥시크, V3 모델 개발의 핵심 '하드웨어-소프트웨어 공동 설계' 전략 및 LLM 경제적 구축 방안 공개

핵심 기술: 딥시크는 자체 개발한 'V3' AI 모델을 경쟁사 대비 낮은 비용으로 개발한 과정을 논문으로 공개하며, 그 핵심으로 '하드웨어-소프트웨어 공동 설계' 전략과 효율적인 아키텍처 최적화를 강조했습니다.

기술적 세부사항:
* 하드웨어-소프트웨어 공동 설계: 미국 수출 규제에 맞춰 중국 시장용으로 설계된 엔비디아 H800 GPU를 활용하여, 하드웨어 제약을 반영한 모델 구조 최적화에 집중했습니다.
* 메모리 효율성 및 통신 간소화: 이를 통해 메모리 효율 향상, 칩 간 통신 간소화, AI 인프라 전반의 성능 개선을 이루어 AI 훈련 및 추론 비용을 획기적으로 절감했습니다.
* 전문가 혼합(MoE) 구조 도입: 전체 모델 대신 쿼리에 맞춰 필요한 소형 전문가 모델만 사용하는 MoE 구조를 적용하여 효율성을 높였습니다. 이는 알리바바, 오픈AI, 미스트랄 등에서 이미 활용하는 방식입니다.
* 경제적 LLM 구축: 고성능 대규모 언어 모델(LLM)을 경제적으로 구축하기 위한 실용적인 방법론을 제시하며, 이는 '차세대 AI 시스템 혁신을 위한 실용적 청사진'으로 평가됩니다.

개발 임팩트: AI 모델 개발 및 운영 비용을 크게 절감할 수 있는 실질적인 방안을 제시하며, 향후 AI 시스템 설계에 있어 하드웨어와 소프트웨어의 긴밀한 협력 설계의 중요성을 부각합니다.

커뮤니티 반응: 해당 내용은 지난 2월 '오픈 위크'를 통해 상당 부분 공개되었으며, 이번 논문 공개는 후속 모델(딥시크-R2, 딥시크-V4) 출시를 앞두고 시장의 주목을 받고 있습니다.