用户在“光合开发者社区”中的“光源”板块访问并下载相关模型，或登录光源官网搜索“DeepSeek”，即可基于 DCU 平台部署和使用相关模型。
据介绍，DeepSeek V3 和 R1 模型基于 Transformer 架构，采用了 Multi-Head Latent Attention（MLA）和 DeepSeek MoE 两大核心技术。MLA 通过减少 KV 缓存显著降低了内存占用，提升了推理效率；DeepSeek MoE 则通过辅助损失（auxiliary loss）实现了专家负载的智能平衡，进一步优化了模型性能。
AI在线查询获悉，DCU 是海光信息推出的高性能 GPGPU 架构 AI 加速卡，致力于为行业客户提供自主可控的全精度通用 AI 加速计算解决方案。目前，DCU 已在科教、金融、医疗、政务、智算中心等多个领域实现规模化应用。
