1.5　训练成本与计算效率的平衡

随着Transformer模型的广泛应用，参数量和计算需求的持续增长成为模型开发和训练中的核心挑战。如何在追求更高性能的同时，控制计算资源和训练成本，是现阶段大模型优化的主要方向。

本节分析参数量增长对计算需求的影响，并探讨GPU计算架构在Transformer模型中的优化作用。同时，本节通过展示DeepSeek-V3在算法设计、硬件适配和资源利用率方面的创新，揭示其在降低训练成本、提升计算效率方面的技术优势，为大模型的可持续发展提供参考。