11. 延伸阅读
11.1 一手论文（按主题分组）
模型与训练：
- DeepSeek-V3 Technical Report（2024-12）——本主题的.primary 来源：MLA、DeepSeekMoE、DualPipe（Table 2）、跨节点 all-to-all、FP8 训练（§3.3 + 附录 B）、推理部署（§3.4）、硬件建议（§3.5）、成本表（Table 1）。
- DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning（2025-01）——R1-Zero 的涌现曲线、GRPO、四阶段 pipeline、蒸馏与 MIT 许可。
- DeepSeek-V3.2: Pushing the Frontier of Open Large Language Models（2025-12）——DSA、943.7B tokens 稀疏训练、可扩展 RL 框架、agentic 任务合成、Speciale。
- DeepSeek-V4: Towards Highly Efficient Million-Token Context Intelligence（2026）——V4-Pro（1.6T/49B）与 V4-Flash（284B/13B）、CSA+HCA 混合注意力、Muon 优化器、32T+ tokens。
基础设施：
- Fire-Flyer AI-HPC: A Cost-Effective Software-Hardware Co-Design for Deep Learning（SC'24）——1 万 PCIe A100、成本减半、HFReduce/HaiScale/3FS/HAI-Platform 的前身故事。
- Insights into DeepSeek-V3: Scaling Challenges and Reflections on Hardware for AI Architectures（ISCA'25 industry track）——从用户视角给硬件厂商的建议清单。
- DeepSeek-V3.2-Exp 技术报告（2025-09，GitHub PDF）——DSA 的首发验证，训练配置刻意对齐 V3.1-Terminus。
11.2 开源仓库（截至 2026-10 均在维护）
| 仓库 | 内容 | 特别推荐 |
|---|---|---|
| deepseek-ai/DeepEP | EP 通信库（EPBuffer/dispatch/combine） | V2.5 的动态冗余专家 API、Ascend 后端 |
| deepseek-ai/DeepGEMM | FP8/FP4 GEMM + MoE + indexer kernel | News 区的性能演进时间线（1350→1550 TFLOPS…） |
| deepseek-ai/FlashMLA | MLA/DSA 注意力 kernel | docs/ 下的 kernel deep-dive 与昇腾移植报告 |
| deepseek-ai/3FS | 并行文件系统 | design notes + USRBIO 文档 |
| deepseek-ai/DualPipe | 双向流水线算法 | 与论文 Figure 4/5 对照读 |
| deepseek-ai/eplb | EP 负载均衡 | 部署侧均衡的参考实现 |
| deepseek-ai/smallpond | 3FS 上的数据处理 | DuckDB 集成范式 |
| deepseek-ai/open-infra-index | 开源周索引 + 推理系统概览 | Day-6 的 545% 利润率原文口径 |
| deepseek-ai/profile-data | V3/R1 计算通信重叠 profiling | 训练通信实测的公开数据 |
11.3 官方文档与公告
- DeepSeek API 文档 · Change Log——版本时间线的权威来源（V3/R1/V3.1/V3.2-Exp/V3.2/V4/V4.1 的上线日期与定价变更）。
- Introducing DeepSeek-V3.2-Exp（2025-09-29）——DSA 发布与 API 降价公告。
- DeepSeek 官方站点 与 Hugging Face 组织页——权重与模型卡。
11.4 手册内交叉引用
其他案例研究（对照阅读）：
- OpenAI 案例研究——闭源规模路线的对照组；"成本函数公开"冲击的对象。
- Google 案例研究——TPU 垂直整合 vs 受限 GPU + 自研框架；Pathways 与 HAI-LLM 的框架哲学对照。
- Meta 案例研究——两条开放路线：权重+硬件开放 vs 权重+全栈开放。
- Anthropic 案例研究——闭源安全路线的对照。
- xAI 案例研究——新兴实验室的算力建设路线对照。
基础设施主题：
- 分布式系统基础——流水线调度、all-to-all、ZeRO、CRAQ 的理论底座。
- 存储系统——3FS 的复制协议与一致性设计背景。
- 计算机网络——NVLink/IB 两级模型、RDMA、多平面拓扑。
- GPU 与 CUDA——WGMMA、SM 架构、kernel 优化基础。
- 推理服务 vLLM 与 SGLang——PD 分离、分页 KV、调度策略的对照实现（SGLang 已集成 3FS KV 后端）。
- AI 编译器与 Kernel 生成——DeepJIT/TileLang 与 kernel 生成主题互为印证。
- AI SRE——训练零回滚、故障域设计的运维视角。
- AI 安全——开源权重的治理议题。