Οι ρυθμίσεις πολλαπλών GPU ενισχύουν σημαντικά την απόδοση των μεγαλύτερων μοντέλων Deepseek μέσω διαφόρων μηχανισμών που αντιμετωπίζουν τις σημαντικές υπολογιστικές απαιτήσεις τους.
Βελτιωμένη υπολογιστική κατανομή φορτίου
Το κύριο πλεονέκτημα της χρήσης πολλαπλών GPU είναι η δυνατότητα διανομής του υπολογιστικού φορτίου. Αυτή η παράλληλη επεξεργασία μειώνει τον χρόνο που απαιτείται για την κατάρτιση και τη συμπερίληψη, η οποία είναι κρίσιμη, δεδομένης της μεγάλης παραμέτρου των μοντέλων Deepseek, όπως οι 671 δισεκατομμύρια παραμέτρους στο Deepseek-V3 [1] [6]. Με την αναπαραγωγή του μοντέλου σε πολλαπλές GPU, κάθε GPU χειρίζεται ένα τμήμα των δεδομένων, επιτρέποντας ταχύτερους υπολογισμούς και αποτελεσματικότερη χρήση πόρων.
βελτιωμένη διαχείριση μνήμης
Τα μεγαλύτερα μοντέλα συχνά υπερβαίνουν την χωρητικότητα μνήμης των μεμονωμένων GPU. Οι διαμορφώσεις πολλαπλών GPU επιτρέπουν τη συσσωμάτωση μνήμης, επιτρέποντας τα μοντέλα που συνήθως θα ήταν πολύ μεγάλα για να εκπαιδεύονται αποτελεσματικά μία μόνο GPU. Αυτό είναι ιδιαίτερα σημαντικό για μοντέλα με εκτεταμένες μετρήσεις παραμέτρων, καθώς απαιτούν σημαντική VRAM για την αποθήκευση βάρη και ενδιάμεσες ενεργοποιήσεις [1] [3]. Τεχνικές όπως ο παραλληλισμός δεδομένων και ο παραλληλισμός του μοντέλου χρησιμοποιούνται για τη διάσπαση τόσο των δεδομένων όσο και των μοντέλων σε όλες τις GPU, γεγονός που βοηθά στη διαχείριση της χρήσης της μνήμης διατηρώντας παράλληλα την απόδοση [2] [8].
Προχωρημένες τεχνικές παραλληλισμού
Το Deepseek χρησιμοποιεί προχωρημένες στρατηγικές παραλληλισμού, όπως παραλληλισμός τανυστή και παραλληλισμός αγωγών. Ο παραλληλισμός των τανυστών περιλαμβάνει τη διάσπαση των βαρών μοντέλων σε διαφορετικές GPU, ενώ ο παραλληλισμός του αγωγού παραλείπει τους υπολογισμούς σε όλες τις GPU [1] [5]. Αυτές οι μέθοδοι επιτρέπουν την αποτελεσματικότερη κατάρτιση με τη μεγιστοποίηση της χρήσης της GPU και την ελαχιστοποίηση του χρόνου αναμονής κατά τη διάρκεια των υπολογισμών. Επιπλέον, έχουν αναπτυχθεί προσαρμοσμένα πρωτόκολλα επικοινωνίας πολλαπλών GPU για τη βελτιστοποίηση των ταχύτητων μεταφοράς δεδομένων μεταξύ των GPU, οι οποίες είναι κρίσιμες για τη διατήρηση της υψηλής απόδοσης κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης [2] [6].
Βελτιστοποιημένη απόδοση κατάρτισης
Οι ρυθμίσεις πολλαπλών GPU συμβάλλουν επίσης στη βελτίωση της αποτελεσματικότητας της κατάρτισης μέσω τεχνικών όπως η μικτή εκπαίδευση ακριβείας, η οποία επιτρέπει τους υπολογισμούς χαμηλότερης ακρίβειας χωρίς να θυσιάζουν την ακρίβεια του μοντέλου. Αυτό μειώνει τις απαιτήσεις μνήμης και επιταχύνει τους υπολογισμούς, καθιστώντας εφικτό να εκπαιδεύσουν μεγαλύτερα μοντέλα σε περιβάλλον πολλαπλών GPU [3] [4]. Η χρήση βελτιστοποιημένων μεγεθών παρτίδων μπορεί να ενισχύσει περαιτέρω την απόδοση με την εξισορρόπηση της χρήσης μνήμης έναντι της απόδοσης, εξασφαλίζοντας ότι κάθε GPU λειτουργεί στο μέγιστο δυναμικό του [1] [3].
Συμπέρασμα
Συνοπτικά, οι διαμορφώσεις πολλαπλών GPU είναι απαραίτητες για την αποτελεσματική διαχείριση των υπολογιστικών και μνήμης απαιτήσεων μεγαλύτερων μοντέλων Deepseek. Με τη διανομή φόρτου εργασίας, τη συσσωμάτωση της μνήμης, τη χρήση προηγμένων τεχνικών παραλληλισμού και τη βελτιστοποίηση των διαδικασιών κατάρτισης, αυτές οι ρυθμίσεις επιτρέπουν την αποτελεσματική κατάρτιση και την ανάπτυξη τελευταίων μοντέλων AI.
Αναφορές:[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-requirements-deepseek-models
[4] https://discuss.huggingface.co/t/what-does-multi-gpu-do-under-the-hood-and-how-to-use-it/27999
[5] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[6] https://massedcompute.com/faq-answers/?question=how+do+multi-gpu+configurations+improve+the+ferformance+of++workloads%3F
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3
[8] https://ai.gopubby.com/multi-gpu-model-training-made-ase-with-distributed-data-arallel-ddp-453ba9f6846e?gi737dc56a3e4