通过划分模型状态与动态通信调度，大幅降低显存占用，支持千亿至万亿参数模型的高效训练。
融合数据、模型与流水线并行策略，实现超大规模模型训练的资源最优分配与计算效率突破。
结合FP16/BF16动态精度缩放与定制计算内核，提升训练速度同时减少50%内存消耗。
支持张量并行与异构内存技术，提供低延迟高吞吐的分布式推理服务，成本降低70%。
集成CPU卸载与显存碎片整理技术，单卡即可训练百亿级模型，资源利用率提升6倍。
原生兼容PyTorch与Hugging Face生态，通过简洁API快速迁移项目，开发效率提升300%。
2020年
微软正式推出DeepSpeed开源项目，专注于大规模深度学习模型训练优化。其核心创新技术ZeRO（零冗余优化器）通过分布式内存管理大幅降低显存占用，首次支持千亿级参数模型的训练，为AI行业提供了突破性解决方案。
2022年
DeepSpeed在ICML大会上发布DeepSpeed-MoE架构，通过混合专家模型与分层并行设计，成功将模型推理速度提升4.5倍，训练成本降低9倍。该技术突破使得1.3万亿参数的MoE模型能够以13B密集模型的训练成本实现更优性能。
2023年
推出ZeRO-2优化器与模型压缩技术ZeroQuant，支持2000亿参数模型的分布式训练，显存利用率提升10倍。新增CPU和NVMe显存卸载功能，使资源有限的开发者也能参与大模型训练，极大扩展了技术普惠性。
2024年
DeepSpeed实现全栈升级，集成3D并行训练、动态学习率调度和自动混合精度技术，支持5300亿参数的Megatron-Turing NLG模型训练。推出开箱即用的推理加速方案，延迟降低7.3倍，吞吐量提升7.3倍，成为工业界首选训练框架。
2025年
作为AI基础设施的核心组件，DeepSpeed持续引领技术创新。其最新版本支持万亿参数模型的实时微调与多模态训练，通过智能显存碎片整理技术，使单卡训练容量扩大3倍，为通用人工智能的发展奠定坚实基础。