Kā vairāku GPU iestatījumi uzlabo lielāku DeepSeek modeļu veiktspēju

Uzlabots skaitļošanas slodzes sadalījums

Vairāku GPU izmantošanas galvenā priekšrocība ir spēja sadalīt aprēķina slodzi. Šī paralēlā apstrāde samazina apmācībai un secinājumiem nepieciešamo laiku, kas ir ļoti svarīgs, ņemot vērā lielo parametru skaitu DeepSEEK modeļiem, piemēram, 671 miljardu parametru DeepSEEK-V3 [1] [6]. Replicējot modeli vairākos GPU, katrs GPU apstrādā daļu datu, ļaujot ātrāk aprēķināt un efektīvāku resursu izmantošanu.

Uzlabota atmiņas pārvaldība

Lielāki modeļi bieži pārsniedz atsevišķu GPU atmiņas ietilpību. Vairāku GPU konfigurācijas nodrošina atmiņas agregāciju, ļaujot modeļiem, kas parasti būtu pārāk lieli, lai viens GPU tiktu efektīvi apmācīts. Tas ir īpaši svarīgi modeļiem ar plašu parametru skaitu, jo tiem svaru un starpposma aktivizēšanai ir nepieciešams ievērojams VRAM [1] [3]. Tādas metodes, piemēram, datu paralēlisms un modeļa paralēlisms, tiek izmantotas gan datu, gan modeļa svara sadalīšanai visā GPU, kas palīdz pārvaldīt atmiņas izmantošanu, vienlaikus saglabājot veiktspēju [2] [8].

uzlabotas paralēlisma metodes

DeepSeek izmanto progresīvas paralēlības stratēģijas, piemēram, tensoru paralēlismu un cauruļvadu paralēlismu. Tensora paralēlisms ietver modeļa svara sadalīšanu dažādos GPU, savukārt cauruļvadu paralēlisms strauji palielina aprēķinus starp GPU [1] [5]. Šīs metodes ļauj efektīvāk apmācīties, maksimāli palielinot GPU izmantošanu un samazinot dīkstāves laiku aprēķinos. Turklāt, lai optimizētu datu pārsūtīšanas ātrumu starp GPU, ir izstrādāti pielāgoti vairāku GPU sakaru protokoli, kas ir kritiski svarīgi, lai apmācības laikā saglabātu lielu caurlaidspēju [2] [6].

optimizēta apmācības efektivitāte

Vairāku GPU iestatījumi arī veicina uzlabotu apmācības efektivitāti, izmantojot tādus paņēmienus kā jaukta precizitātes apmācība, kas ļauj veikt zemākus precizitātes aprēķinus, nezaudējot modeļa precizitāti. Tas samazina atmiņas prasības un paātrina aprēķinus, padarot to iespējamu apmācīt lielākus modeļus vairāku GPU vidē [3] [4]. Optimizētu partijas izmēru izmantošana var vēl vairāk uzlabot veiktspēju, līdzsvarojot atmiņas izmantošanu pret caurlaidspēju, nodrošinot, ka katrs GPU darbojas pēc maksimālā potenciāla [1] [3].

Secinājums

Rezumējot, vairāku GPU konfigurācijas ir būtiskas, lai efektīvi pārvaldītu lielāku DeepSeek modeļu skaitļošanas un atmiņas prasības. Izplatot darba slodzi, apkopojot atmiņu, izmantojot progresīvas paralēlisma metodes un optimizējot apmācības procesus, šie iestatījumi ļauj efektīvi apmācīt un ieviest mūsdienīgus AI modeļus.