Pengaturan multi-GPU secara signifikan meningkatkan kinerja model Deepseek yang lebih besar melalui berbagai mekanisme yang membahas tuntutan komputasi substansial mereka.
Distribusi beban komputasi yang ditingkatkan
Keuntungan utama menggunakan beberapa GPU adalah kemampuan untuk mendistribusikan beban komputasi. Pemrosesan paralel ini mengurangi waktu yang diperlukan untuk pelatihan dan inferensi, yang sangat penting mengingat jumlah parameter besar dari model Deepseek, seperti 671 miliar parameter dalam Deepseek-V3 [1] [6]. Dengan mereplikasi model di beberapa GPU, masing -masing GPU menangani sebagian data, memungkinkan untuk perhitungan yang lebih cepat dan pemanfaatan sumber daya yang lebih efisien.
manajemen memori yang ditingkatkan
Model yang lebih besar sering melebihi kapasitas memori GPU tunggal. Konfigurasi multi-GPU memungkinkan agregasi memori, memungkinkan model yang biasanya terlalu besar untuk GPU tunggal untuk dilatih secara efektif. Ini sangat penting untuk model dengan jumlah parameter yang luas, karena mereka membutuhkan VRAM yang signifikan untuk menyimpan bobot dan aktivasi menengah [1] [3]. Teknik seperti paralelisme data dan paralelisme model digunakan untuk membagi bobot data dan model di seluruh GPU, yang membantu mengelola penggunaan memori sambil mempertahankan kinerja [2] [8].
Teknik paralelisme canggih
Deepseek menggunakan strategi paralelisme canggih seperti paralelisme tensor dan paralelisme pipa. Paralelisme tensor melibatkan bobot model pemisahan di berbagai GPU, sementara paralelisme pipa menghalangi perhitungan di seluruh GPU [1] [5]. Metode -metode ini memungkinkan pelatihan yang lebih efisien dengan memaksimalkan pemanfaatan GPU dan meminimalkan waktu idle selama perhitungan. Selain itu, protokol komunikasi multi-GPU khusus telah dikembangkan untuk mengoptimalkan kecepatan transfer data antara GPU, yang sangat penting dalam mempertahankan throughput tinggi selama pelatihan [2] [6].
efisiensi pelatihan yang dioptimalkan
Pengaturan multi-GPU juga berkontribusi pada peningkatan efisiensi pelatihan melalui teknik seperti pelatihan presisi campuran, yang memungkinkan perhitungan presisi yang lebih rendah tanpa mengorbankan akurasi model. Ini mengurangi persyaratan memori dan mempercepat perhitungan, membuatnya layak untuk melatih model yang lebih besar di lingkungan multi-GPU [3] [4]. Penggunaan ukuran batch yang dioptimalkan dapat lebih meningkatkan kinerja dengan menyeimbangkan penggunaan memori terhadap throughput, memastikan bahwa setiap GPU beroperasi pada potensi maksimum [1] [3].
Kesimpulan
Singkatnya, konfigurasi multi-GPU sangat penting untuk mengelola tuntutan komputasi dan memori secara efektif dari model Deepseek yang lebih besar. Dengan mendistribusikan beban kerja, agregat memori, memanfaatkan teknik paralelisme canggih, dan mengoptimalkan proses pelatihan, pengaturan ini memungkinkan pelatihan yang efisien dan penyebaran model AI canggih.
Kutipan:[1] https://www.proxpc.com/blogs/gpu-hardware-requirements-guide-for-deepseek-odels-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+Performance+of+ai+workloads%3f
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3
[8] https://ai.gopubby.com/multi-gpu-model-training-made-easy-with-distributed-data-parallel-ddp-453ba9f6846e?gi=A737DC56A3E4