DualPipe algoritması, Deepseek'in AI modelinin, özellikle hesaplama kaynaklarının yönetilmesinde ve eğitim sırasında darboğazları en aza indirmede önemli bir rol oynar. İşte genel performansa nasıl katkıda bulunuyor:
Üst üste binen hesaplama ve iletişim
Dualpipe algoritmasının temel yeniliklerinden biri, hesaplama ve iletişim aşamalarının üstesinden gelme yeteneğidir. Bu yaklaşım, GPU'ların verilerin aktarılmasını beklerken eğitim sırasında boş dönemler olan "boru hattı kabarcıkları" olarak bilinen şeyi önemli ölçüde azaltır. Bir mikro toplu hesaplanırken, bir diğerinin iletilebileceğini, DualPipe'nin GPU'ları etkili bir şekilde aktif tutmasını, böylece kaynak kullanımını en üst düzeye çıkardığından emin olarak [1] [3] [7].
Boşta kalma süresini en aza indirmek
Algoritma, boru hattının her iki ucundan mikro-grupları aynı anda işleyerek çift yönlü zamanlama kullanır. Bu strateji, GPU'ları, özellikle iletişim ek yükünün hesaplama süresini eşleştirebileceği veya aşabileceği senaryolarda yararlı olan eğitim süreci boyunca meşgul tutar [3] [4]. Sonuç olarak, Deepseek, gecikmeleri en aza indirerek ve verimi iyileştirerek olumlu bir hesaplama / iletişim oranını koruyabilir [2] [5].
Verimli Kaynak Yönetimi
Jeton iletişimini en fazla dört düğümle sınırlandırarak, DualPipe, düğümler arasında gereken veri aktarımının karmaşıklığını ve hacmini azaltır. Bu kısıtlama sadece trafiği azalmakla kalmaz, aynı zamanda görevlerin üst üste binmesinin etkili kalmasını sağlar ve eğitim hızını ve verimliliğini daha da artırır [1] [2].
düşük hassasiyetli eğitim ile entegrasyon
Dualpipe'nin etkinliği, FP8 karışık hassasiyeti gibi düşük hassasiyetli eğitim teknikleriyle entegrasyonu ile güçlendirilir. Bu yöntem, sayısal stabiliteden ödün vermeden daha hızlı hesaplamalar ve daha az bellek kullanımına izin verir. Anahtar işlemler, hassas bileşenler için daha yüksek hassasiyet korurken FP8'de gerçekleştirilir, bu da Deepseek'in verimlilikle birlikte sağlam doğruluk elde etmesini sağlar [1] [3] [4].
Çözüm
Özetle, DualPipe algoritması, Deepseek'in operasyonel stratejisinin ayrılmaz bir parçasıdır ve donanım kısıtlamalarına rağmen dikkate değer eğitim verimliliği elde etmesini sağlar. Önemli görevleri üstesinden getirerek ve boş zamanları en aza indirerek, sadece hesaplama verimini arttırmakla kalmaz, aynı zamanda Deepseek'i yüksek performans seviyelerini korurken daha az hesaplama gücü gerektiren AI modelleri geliştirmede lider olarak konumlandırır.
Alıntılar:[1] https://www.tomshardware.com/tech-industry/arfial-intelligence/chinese-ai-company-says-breakthroughs-antable-creating-a-leading-ind-i-model-with-1x-less -Compute-Deepseeks-Optimasyonlar Yüksek ışık sınırları-ABD-onaylamalar
[2] https://opentools.ai/news/deepseeks-breakthrough-a-new-era-for-ai-with-sess-compute-power
[3] https://ai.plainenglish.io/deepseek-v3-how-they-chieved-big-desults-with-sal-compute-fb694606d59a?gi=f48ced057a1f
[4] https://www.unite.ai/deepseek-v3-a-chinese-ai-tartuppaces-tech-giants-in-cost-and-forformance/
[5] https://guptadeepak.com/deepseek-revolutioning-ai-with-fitencity-innovation-and-aforfority/
[6] https://ventureebeat.com/ai/deepseek-v3-ultra-large-open-source-a-a-utperforms-llama ve qwen-on-lach/
[7] https://adasci.org/deepseek-v3-splained-optimizizing-fort-and-scale/
[8] https://arxiv.org/html/2412.19437v1