Как настройки мульти-GPU улучшают производительность более крупных моделей DeepSeek

улучшенное распределение вычислительной нагрузки

Основным преимуществом использования нескольких графических процессоров является возможность распределять вычислительную нагрузку. Эта параллельная обработка сокращает время, необходимое для обучения и вывода, что имеет решающее значение, учитывая большое количество параметров моделей DeepSeek, таких как параметры 671 миллиарда в DeepSeek-V3 [1] [6]. Реплицируя модель по нескольким графическим процессорам, каждый графический процессор обрабатывает часть данных, позволяя для более быстрого вычисления и более эффективного использования ресурсов.

улучшенное управление памятью

Большие модели часто превышают способность памяти отдельных графических процессоров. Конфигурации с несколькими GPU включают агрегацию памяти, позволяя эффективно обучать модели, которые обычно будут слишком большими, чтобы один GPU. Это особенно важно для моделей с обширным количеством параметров, поскольку они требуют значительного VRAM для хранения весов и промежуточных активаций [1] [3]. Такие методы, как параллелизм данных и параллелизм модели, используются для разделения как данных, так и весов модели на графических процессорах, что помогает управлять использованием памяти при сохранении производительности [2] [8].

передовые методы параллелизма

DeepSeek использует передовые стратегии параллелизма, такие как тензорный параллелизм и параллелизм трубопровода. Тенсорная параллелизм включает в себя разделение весов модели на разных графических процессорах, в то время как параллелизм трубопровода прерывает расчеты между графическими процессорами [1] [5]. Эти методы позволяют обеспечить более эффективное обучение, максимизируя использование графических процессоров и минимизируя время простоя во время вычислений. Кроме того, были разработаны пользовательские протоколы связи с несколькими GPU для оптимизации скоростей передачи данных между графическими процессорами, что имеет решающее значение для поддержания высокой пропускной способности во время обучения [2] [6].

оптимизированная эффективность обучения

Установки с несколькими GPU также способствуют повышению эффективности обучения с помощью таких методов, как смешанная точная тренировка, что обеспечивает более низкие вычисления точности без жертвоприношения точности модели. Это уменьшает требования к памяти и ускоряет вычисления, что делает возможным обучение более крупных моделей в среде с несколькими GPU [3] [4]. Использование оптимизированных размеров партий может еще больше повысить производительность за счет балансировки использования памяти с пропускной способностью, гарантируя, что каждый графический процессор работает с максимальным потенциалом [1] [3].

Заключение

Таким образом, конфигурации с несколькими GPU необходимы для эффективного управления вычислительными потребностями и моделями памяти более крупных моделей DeepSeek. Распределяя рабочие нагрузки, агрегируя память, используя расширенные методы параллелизма и оптимизацию учебных процессов, эти настройки обеспечивают эффективное обучение и развертывание современных моделей ИИ.