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　　　　据了解，DeepSeek-R1通过优化算法采用MoE（混合专家模型）架构、MLA（多头潜在注意力机制）等技术，使得GPU集群使用效率远超行业平均水平，模型训练的算力需求显著降低。公开数据显示，DeepSeek-R1的模型训练成本仅为560万美元左右，“相比OpenAI的GPT-4模型高昂的训练费用，大模型应用的成本可以说降到了‘白菜价’。”周城雄说。

此外，研究团队还强调了这些磁光材料的独特之处，在于它们允许使用外部磁场来调控光的传播方式。在此基础上，团队成员利用电流对微小磁体进行了编程，用以保存信息。这些磁体反过来又决定了光在材料内部如何行进，从而使得复杂运算，如矩阵向量乘法得以实施，这是所有神经网络架构的关键组成部分。

　　　　为了解决这个问题，工程师们开发了一种新的多层芯片设计方案，摒弃了对硅基板的依赖，并确保操作温度保持在较低水平以保护底层电路。这种方法允许高性能晶体管、内存以及逻辑元件可以在任何随机晶体表面上构建，而不再局限于传统的硅基底。没有了厚重的硅“地板”，各半导体层之间可以更直接地接触，进而改善层间通信质量与速度，提升计算性能。