Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Kuidas aitab Dualpipe algoritm kaasa Deepseeki tõhususele


Kuidas aitab Dualpipe algoritm kaasa Deepseeki tõhususele


Siin on see, kuidas see aitab kaasa üldisele jõudlusele:

Kattuv arvutamine ja suhtlus

Dualpipe algoritmi üks peamisi uuendusi on selle võime kattuda arvutamis- ja suhtlusfaasis. See lähenemisviis vähendab märkimisväärselt nn torujuhtme mullidena, mis on treeningu ajal jõudeoleku ajal, kui GPU -d ootavad andmete edastamist. Veendudes, et ühe mikrotaili arvutamise ajal saab teisest suhelda, hoiab duurpipe tõhusalt GPU-de aktiivset, maksimeerides sellega ressursside kasutamist [1] [3] [7].

Tühikäigu aja minimeerimine

Algoritm kasutab kahesuunalist sõiduplaani, töötledes samaaegselt torujuhtme mõlemast otsast mikrovöötmeid. See strateegia hoiab GPU -sid kogu koolitusprotsessis, mis on eriti kasulik stsenaariumides, kus suhtlus üldkulud võivad vastata või ületada arvutusaega [3] [4]. Selle tulemusel suudab Deepseek säilitada soodsa arvutuste ja suhtlemise suhte, minimeerides viivitusi ja parandades läbilaskevõimet [2] [5].

Tõhus ressursside haldamine

Piirates sümboolse suhtluse maksimaalselt nelja sõlmega, vähendab Dualpipe sõlmede vahel vajaliku andmeedastuse keerukust ja mahtu. See piirang mitte ainult ei vähenda liiklust, vaid tagab ka ülesannete kattumise tõhusaks, suurendades veelgi treeningu kiirust ja tõhusust [1] [2].

Integreerimine madala hinnaga koolitusega

Dualpipe'i tõhusust võimendab selle integreerimine madala täpsusega treeningmeetoditega, näiteks FP8 segatud täpsus. See meetod võimaldab kiiremat arvutusi ja vähendada mälu kasutamist ilma numbrilist stabiilsust ohverdamata. Võtmeoperatsioonid viiakse läbi FP8 -s, säilitades samal ajal tundlike komponentide täpse täpsuse, tagades, et Deepseek saavutab tõhususe kõrval tugeva täpsuse [1] [3] [4].

Järeldus

Kokkuvõtlikult võib öelda, et Dualpipe algoritm on Deepseeki operatiivstrateegia lahutamatu osa, võimaldades tal saavutada tähelepanuväärset koolituse tõhusust vaatamata riistvarapiirangutele. Oluliste ülesannete kattumise ja jõudeolekuaegade minimeerimisega mitte ainult ei suurenda arvutuslikku läbilaskevõimet, vaid positsioneerib DeepEeki liidrina AI -mudelite väljatöötamisel, mis vajavad vähem arvutuslikku võimsust, säilitades samal ajal kõrge jõudlusastme.

Tsitaadid:
] -kompot-sügav-optimeerimised-kõrged-valgus-piirid-sanktsioonid
]
]
]
]
]
]
[8] https://arxiv.org/html/2412.19437v1