อัลกอริทึม dualpipe มีส่วนช่วยให้ประสิทธิภาพของ Deepseek เป็นอย่างไร

การคำนวณและการสื่อสารที่ทับซ้อนกัน

หนึ่งในนวัตกรรมหลักของอัลกอริทึม Dualpipe คือความสามารถในการทับซ้อนกันและขั้นตอนการสื่อสาร วิธีการนี้จะช่วยลดสิ่งที่เรียกว่า "Bubbles Pipeline" ซึ่งเป็นช่วงเวลาว่างระหว่างการฝึกอบรมเมื่อ GPUs รอการถ่ายโอนข้อมูล ด้วยการตรวจสอบให้แน่ใจว่าในขณะที่มีการคำนวณแบบไมโครแบทช์หนึ่งตัวสามารถสื่อสารได้อีกอย่างสามารถสื่อสารได้อย่างมีประสิทธิภาพทำให้ GPU ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ลดเวลาว่างให้น้อยที่สุด

อัลกอริทึมใช้การกำหนดเวลาแบบสองทิศทางประมวลผลแบทช์ไมโครจากปลายทั้งสองของท่อพร้อมกัน กลยุทธ์นี้ทำให้ GPU มีส่วนร่วมตลอดกระบวนการฝึกอบรมซึ่งเป็นประโยชน์อย่างยิ่งในสถานการณ์ที่ค่าใช้จ่ายในการสื่อสารสามารถจับคู่หรือเกินเวลาการคำนวณ [3] [4] เป็นผลให้ Deepseek สามารถรักษาอัตราส่วนการคำนวณที่ดีต่อการสื่อสารลดความล่าช้าและปรับปรุงปริมาณงาน [2] [5]

การจัดการทรัพยากรที่มีประสิทธิภาพ

โดยการ จำกัด การสื่อสารโทเค็นให้สูงสุดสี่โหนด DualPipe จะลดความซับซ้อนและปริมาณของการถ่ายโอนข้อมูลที่จำเป็นระหว่างโหนด ข้อ จำกัด นี้ไม่เพียง แต่ลดการจราจร แต่ยังทำให้มั่นใจได้ว่างานที่ซ้อนทับกันยังคงมีประสิทธิภาพเพิ่มความเร็วในการฝึกอบรมและประสิทธิภาพ [1] [2]

การรวมเข้ากับการฝึกอบรมความแม่นยำต่ำ

ประสิทธิภาพของ DualPipe นั้นถูกขยายโดยการรวมเข้ากับเทคนิคการฝึกอบรมที่มีความแม่นยำต่ำเช่น FP8 ผสมความแม่นยำ วิธีนี้ช่วยให้การคำนวณที่เร็วขึ้นและลดการใช้หน่วยความจำโดยไม่ลดความมั่นคงเชิงตัวเลข การดำเนินการที่สำคัญจะดำเนินการใน FP8 ในขณะที่ยังคงความแม่นยำสูงขึ้นสำหรับส่วนประกอบที่ละเอียดอ่อนเพื่อให้มั่นใจว่า Deepseek บรรลุความแม่นยำที่แข็งแกร่งควบคู่ไปกับประสิทธิภาพ [1] [3] [4]

บทสรุป

โดยสรุปอัลกอริทึม Dualpipe เป็นส่วนสำคัญของกลยุทธ์การดำเนินงานของ Deepseek ทำให้สามารถบรรลุประสิทธิภาพการฝึกอบรมที่น่าทึ่งแม้จะมีข้อ จำกัด ด้านฮาร์ดแวร์ ด้วยการซ้อนทับงานที่สำคัญและลดเวลาว่างไม่เพียง แต่ช่วยเพิ่มปริมาณงานการคำนวณ แต่ยังวางตำแหน่ง Deepseek ในฐานะผู้นำในการพัฒนาแบบจำลอง AI ที่ต้องใช้พลังงานการคำนวณน้อยลงในขณะที่ยังคงระดับประสิทธิภาพสูง