إعدادات متعددة GPU تعزز بشكل كبير أداء نماذج Deepseek الأكبر من خلال مختلف الآليات التي تتناول مطالبها الحسابية الكبيرة.
تحسين توزيع الحمل الحسابي
الميزة الأساسية لاستخدام وحدات معالجة الرسومات المتعددة هي القدرة على توزيع الحمل الحسابي. تقلل هذه المعالجة الموازية من الوقت اللازم للتدريب والاستدلال ، وهو أمر بالغ الأهمية بالنظر إلى تعداد المعلمات الكبيرة لنماذج Deepseek ، مثل المعلمة 671 مليار في Deepseek-V3 [1] [6]. من خلال تكرار النموذج عبر وحدات معالجة الرسومات المتعددة ، يتعامل كل وحدة معالجة الرسومات مع جزء من البيانات ، مما يتيح حسابًا أسرع واستخدام الموارد الأكثر كفاءة.
إدارة الذاكرة المحسنة
غالبًا ما تتجاوز النماذج الأكبر سعة ذاكرة وحدات معالجة الرسومات الواحدة. تتيح تكوينات GPU المتعددة تجميع الذاكرة ، مما يسمح للنماذج التي عادة ما تكون كبيرة جدًا بحيث لا يمكن تدريب وحدة معالجة الرسومات الواحدة بشكل فعال. هذا مهم بشكل خاص للنماذج ذات التعداد الواسع للمعلمات ، حيث أنها تتطلب VRAM كبيرة لتخزين الأوزان والتنشيطات الوسيطة [1] [3]. يتم استخدام تقنيات مثل موازاة البيانات والموازاة النموذجية لتقسيم كل من البيانات والنموذج عبر وحدات معالجة الرسومات ، مما يساعد على إدارة استخدام الذاكرة مع الحفاظ على الأداء [2] [8].
تقنيات التوازي المتقدمة
توظف Deepseek استراتيجيات التوازي المتقدمة مثل التوازي الموتر وتوازي خط الأنابيب. يتضمن التوازي الموتر تقسيم أوزان النموذج عبر وحدات معالجة الرسومات المختلفة ، في حين أن خط الأنابيب يتوافق مع حساب الحسابات عبر وحدات معالجة الرسومات [1] [5]. تسمح هذه الطرق بتدريب أكثر كفاءة من خلال زيادة استخدام GPU وتقليل وقت الخمول أثناء الحسابات. علاوة على ذلك ، تم تطوير بروتوكولات اتصال متعددة GPU مخصصة لتحسين سرعات نقل البيانات بين وحدات معالجة الرسومات ، وهو أمر بالغ الأهمية في الحفاظ على إنتاجية عالية أثناء التدريب [2] [6].
كفاءة التدريب المحسنة
تسهم عمليات إعدادات GPU متعددة GPU أيضًا في تحسين كفاءة التدريب من خلال تقنيات مثل التدريب الدقيق المختلط ، مما يسمح بحسابات دقة أقل دون التضحية بدقة النموذج. هذا يقلل من متطلبات الذاكرة ويسرع الحسابات ، مما يجعل من الممكن تدريب نماذج أكبر في بيئة متعددة GPU [3] [4]. يمكن أن يؤدي استخدام أحجام الدُفعات المحسنة إلى زيادة أداء الأداء عن طريق موازنة استخدام الذاكرة ضد الإنتاجية ، مما يضمن أن كل وحدة معالجة الرسومات تعمل بأقصى إمكاناتها [1] [3].
خاتمة
باختصار ، تعد تكوينات GPU المتعددة ضرورية لإدارة المتطلبات الحسابية والذاكرة بشكل فعال لنماذج DeepSeek الكبيرة. من خلال توزيع أعباء العمل ، وتجميع الذاكرة ، واستخدام تقنيات التوازي المتقدمة ، وتحسين عمليات التدريب ، تتيح هذه الإعدادات التدريب الفعال ونشر نماذج AI الحديثة.
الاستشهادات:[1] https://www.proxpc.com/blogs/gpu-hardware-requirements-guide-for-deepseek-models-in-2025
[2] https://www.interconnects.ai/p/deepseek-v3-and-the-actual-cost-of
[3] https://apxml.com/posts/system-requireements-deepeek-models
[4] https://discuss.huggingface.co/t/what-does-multi-gpu-do-under-the-hood--how-to-use-it-it/27999
[5] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[6] https://massedcompute.com/faq-answers/؟question=how+do+Multi-gpu+Configurations+Prove+The+Phorformance+of+ai+WorkoLds٪3F
[7] https://huggingface.co/Deepseek-ai/deepeek-v3
[8] https://ai.gopubby.com/multi-gpu-model-training-made-easy-with-distributed-data-salallay-dpp-453ba9f6846e؟gi=A737DC56A3e4