以下の記事は、GIGAZINEで報じられた「DeepSeek-R1」の開発企業であるDeepSeekが進めるオープンソース化の取り組みを、よりわかりやすく・詳細に解説したうえで、独自の深掘り情報を付け加えたオリジナルコンテンツです。AI研究への影響や技術的背景、今後の展望などを含め、包括的に整理しました。
DeepSeekのオープンソース化がもたらす意味
2025年1月、中国のAI開発企業であるDeepSeekが低コストかつ高性能なAIモデル「DeepSeek-R1」を発表したことで、AIコミュニティの注目が一気に集まりました。さらに、同社は2025年2月下旬から、「#OpenSourceWeek」という名のキャンペーンを打ち出し、AIモデルやAI関連技術の重要なコンポーネントを次々とオープンソース化しています。こうした動きは、単に技術を公開するだけでなく、
- AI研究のアクセラレーション
- 透明性向上による再現性確保
- 汎用人工知能（AGI）への布石
といった複数の狙いがあり、グローバルなAI開発コミュニティ全体に対する大きなインパクトとして捉えられています。
深層学習の黎明期から現在まで、研究が高度化するにつれ、大量のGPUリソースや効率的なアルゴリズム設計が不可欠となりました。特にトランスフォーマーアーキテクチャやMixture of Experts（MoE）をはじめとする分散学習モデルの人気が高まるにつれ、通信ライブラリやGEMM（行列乗算）性能の重要性が再認識されています。DeepSeekの一連のオープンソース化は、こうした最先端技術に関わる基盤的な要素を広く解放することにより、研究者や開発者に新たな可能性をもたらすものと期待されています。
公開された5つの技術（うち3つが既に公開）
DeepSeekは「#OpenSourceWeek」と銘打ち、5日間にわたって1日1つのペースでGitHubリポジトリを公開するとしています。以下では、既に公開された3つの技術の詳細と、そこから得られる知見を解説します。
2.1 1日目：FlashMLA
- 公開日: 2025年2月24日
- 概要: FlashMLAは、NVIDIAのHopperアーキテクチャをベースとしたGPU向けに開発されたMLA（Multi-Level Attention）デコードカーネルです。トランスフォーマーモデルで頻用される自己注意（Self-Attention）機構の高速化を狙いとしており、可変長シーケンスの処理を効率化するために設計されています。
- 主な特徴:
- BF16（半精度浮動小数点）サポート: 高速かつ省メモリでの計算を可能にし、大規模モデルの推論コストを削減。
- Paged KVキャッシュ: ブロックサイズ64を活用し、従来の単純なメモリ配置よりもメモリ帯域の負荷を分散。
- 性能: メモリ帯域3000 GB/s、580 TFLOPSという高い理論性能を発揮。
- GitHubリポジトリ: FlashMLA
深掘り解説
可変長シーケンスに対する処理は、自然言語処理（NLP）だけでなく音声認識やマルチモーダルデータ処理など幅広い領域に応用されます。従来の高速化手法は固定長を前提とすることが多いため、可変長シーケンスへの対応は大きなチャレンジでした。FlashMLAが採用するMulti-Level Attentionは、マイクロバッチやブロック単位の処理を細分化・並列化することで、可変長による演算のばらつきを最小限に抑える設計になっています。
2.2 2日目：DeepEP
- 公開日: 2025年2月25日
- 概要: Mixture of Experts（MoE）モデル向けに開発された通信ライブラリ。MoEは複数の専門家（Expert）モジュールを組み合わせ、大規模モデルの表現力を向上させるアーキテクチャとして注目されています。DeepEPは、モジュール間の通信ボトルネックを最適化することで、トレーニングや推論の高速化を実現します。
- 主な特徴:
- 効率的な通信: MoEにおける全対全通信（all-to-all communication）を大幅に効率化。
- 対応範囲: 単一ノード内（intranode）からクラスタ環境にまたがるノード間（internode）まで柔軟にサポート。
- 通信技術: NVLinkやRDMA（Remote Direct Memory Access）を活用し、GPU間転送のレイテンシ削減と高帯域幅を実現。
- GitHubリポジトリ: DeepEP
深掘り解説
MoEモデルの強みは、「必要な部分だけ専門家モデルを発火させる」という効率的なパラメータ活用にあります。しかし、専門家同士のデータ交換には集中的な通信が生じやすく、分散環境では大きなスケーラビリティの壁となってきました。DeepEPは、通信パターンを最適化し、GPUクラスタを用いた超大規模モデルの学習でも通信オーバーヘッドを抑える設計が特徴です。たとえば、RDMAを使うことでCPUをほぼ介さずにGPU間データを直接転送できるため、通信レイテンシの低下が見込めます。研究者が大規模MoEを扱う上で、この通信ライブラリの存在は非常に有益でしょう。
2.3 3日目：DeepGEMM
- 公開日: 2025年2月26日
- 概要: AI計算で頻繁に使用される行列乗算（GEMM）を高速化する技術。FP8（8ビット浮動小数点）計算に対応し、従来のFP16やBF16と比べてさらなる省メモリ・高速動作を可能にしています。
- 主な特徴:
- 対応範囲: 密行列（dense）だけでなくMoEモデルにおける行列演算にも柔軟に対応。
- 性能: Hopper GPU上で1350+ FP8 TFLOPSを達成し、大規模行列演算でも高いスループットを確保。
- 依存性の軽減: 複雑な外部ライブラリを必要としないミニマル設計。
- JIT（Just-In-Time）コンパイル: 実行時にハードウェアプロファイルを自動解析し、最適化コンパイルを行うことで、環境に応じた最高性能を発揮。
- GitHubリポジトリ: DeepGEMM
深掘り解説
Transformer系モデルでは、Attentionモジュールだけでなく、FFN（フィードフォワードネットワーク）の中で行われるGEMMが全体の計算量の多くを占めます。FP8の登場により、メモリ使用量の削減と高速化が同時に狙える一方、精度劣化への慎重な対処も必要になります。DeepGEMMでは数値誤差を抑えるための適応的なスケーリング技術が導入されており、学習安定性と高速化を両立する工夫がなされているようです。
今後公開予定の2技術と発表スケジュールへの期待
DeepSeekは、あと2つの技術リポジトリを公開することを予告していますが、詳細はまだ明かされていません。推測としては、前述のFlashMLA・DeepEP・DeepGEMMが主にGPUサイドの高速化・通信効率化に重点を置いた技術であるため、残りの2つは下記のような領域に関わる可能性が考えられます。
- 分散学習管理フレームワーク: 現状、GPUと通信まわりの最適化にフォーカスしているので、オーケストレーションレイヤーやパイプライン構築の自動化技術が来る可能性。
- 大規模データ処理・ストレージ最適化: 学習データや推論データの高速ロード・前処理技術を含む形で、IO処理に特化したソリューションが登場するかもしれません。
公開スケジュールは下記のように進行中です。
- 2月24日: FlashMLA
- 2月25日: DeepEP
- 2月26日: DeepGEMM
- 2月27日: 未発表
- 2月28日: 未発表
コミュニティからは「分散学習のための自動チューニングツール」や「推論を最適化するランタイムなどの公開があるのでは」という予想も飛び交い、DeepSeekの公式SNSアカウントには多くのリクエストが寄せられているようです。
オープンソース化の背景にある戦略と意義
4.1 AGI開発の加速に向けた技術共有
DeepSeekの取り組みは、ただ技術情報を無料で公開するだけではありません。AGI（汎用人工知能）の実現に向け、コミュニティ全体で「研究スピードを上げる」ための戦略的な手段でもあると考えられます。AIモデルの大規模化が進む中で、必要なハードウェア資源や分散学習ノウハウは急激に複雑化し、個別企業や研究機関だけでは対応が難しい部分も増えています。オープンソースという形で協力体制を築くことにより、
- 再現性: 誰でも同じ実験環境を構築できる
- エコシステムの拡大: ユーザによるフィードバックや改良が集まりやすい
- 知見の集積: コードを直接参照し、問題点を補うコミュニティサポートが得られる
といった利点が得られるわけです。
4.2 商業的メリットとの両立
DeepSeekは商用製品としてDeepSeek-R1を展開しながら、基盤技術をオープンソース化するという、ある種の「ハイブリッド戦略」を取っています。これは、クラウド企業やプロプライエタリ技術で競争する企業と差別化を図り、「最先端の技術を公開することで市場標準を自社主導で作り上げる」というねらいがあると考えられます。いわゆる「デファクトスタンダード」を握ることができれば、長期的に見て商業的優位に立ちやすいため、企業の成長戦略とも合致するわけです。
適用例と今後の可能性
5.1 大規模言語モデルへの応用
数十億～数千億パラメータを超える大規模言語モデル（LLM）は、トランスフォーマーベースのアーキテクチャを採用するため、今回公開された技術群の恩恵を受けやすい存在です。
- FlashMLA: 自己注意の高速化により、推論レスポンスの遅延を大幅に削減。
- DeepEP: 多数の専門家モジュールを搭載する超大規模MoEでのトレーニング時間短縮。
- DeepGEMM: GEMM計算の高速化で、学習ステップ当たりの処理時間を削減。
これらが総合的に組み合わさることで、実サービスへの導入ハードルを下げ、より多彩な用途に大規模言語モデルを利用できるようになります。
5.2 マルチモーダルAIや汎用知能分野への波及
視覚情報や音声情報など、複数のモーダルを組み合わせるマルチモーダルAIは、特に入力データの次元が大きくなる傾向があります。
- 言語と画像、言語と動画を組み合わせた生成モデル
- 音声、文字、画像の同時認識・生成を行うアプリケーション
こうしたアプリケーションでは、Attention機構や分散処理がさらに複雑になりますが、FlashMLAやDeepEPのような高速化・通信最適化技術が生かされる余地は大きいでしょう。今後のAGI研究でも、マルチモーダルの取り扱いが鍵になると目されており、DeepSeekが早い段階でこうした技術基盤をオープンソース化したことは、今後の研究動向に影響を与える可能性があります。
6. まとめ
DeepSeekが実施している一連のオープンソース化プロジェクトは、AI研究・開発の効率化を飛躍的に後押しする重要な動きです。特に、
- FlashMLA: 可変長シーケンス処理の高速化
- DeepEP: MoEアーキテクチャ向けの通信最適化
- DeepGEMM: FP8対応の行列乗算高速化
この3つの技術は、巨大化を続けるAIモデルの学習・推論コストを下げ、研究者や開発者に新たな可能性をもたらします。
未公開の2技術を含む「#OpenSourceWeek」での取り組みが完了すれば、さらなる分散学習フレームワークやストレージ最適化技術など、AI開発のさまざまなステージを包括的にカバーする公開が期待されます。DeepSeekの狙いは、コミュニティ主導で基盤技術のデファクトスタンダードを作り上げることであり、長期的にはAGI開発の加速と技術エコシステムの強化を見据えた動きといえるでしょう。
技術的な活用方法や導入のコツを学ぶには、各GitHubリポジトリのドキュメントを参照することが推奨されます。こうした先端的なオープンソース技術を駆使し、次世代のAIモデルやアプリケーションがどのように進化していくのか、今後の展開に大いに注目が集まっています。
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