„Multi-GPU“ sąrankos žymiai padidina didesnių „Deepseeek“ modelių veikimą įvairiais mechanizmais, kurie patenkina jų esminius skaičiavimo reikalavimus.
patobulintas skaičiavimo apkrovos paskirstymas
Pagrindinis kelių GPU naudojimo pranašumas yra galimybė paskirstyti skaičiavimo apkrovą. Šis lygiagretus apdorojimas sumažina mokymui ir išvadoms reikalingą laiką, kuris yra labai svarbus, atsižvelgiant į didelį „Deepseeek“ modelių parametrų skaičių, tokius kaip 671 milijardo parametrai „Deepseek-V3“ [1] [6]. Pakartodamas modelį keliuose GPU, kiekvienas GPU tvarko dalį duomenų, leisdama greičiau apskaičiuoti ir efektyviau panaudoti išteklius.
Patobulinta atminties valdymas
Didesni modeliai dažnai viršija vieno GPU atminties talpą. Daugialypės GPU konfigūracijos įgalina atminties kaupimą, leidžiant modelius, kurie paprastai būtų per dideli, kad vienas GPU būtų efektyviai apmokytas. Tai ypač svarbu modeliams, turintiems didelį parametrų skaičių, nes jiems reikia reikšmingo VRAM, kad būtų galima laikyti svorius ir tarpinius aktyvacijas [1] [3]. Tokie metodai, kaip duomenų paralelizmas ir modelio paralelizmas, naudojami norint suskaidyti tiek duomenis, tiek modelio svorius visame GPU, o tai padeda valdyti atminties naudojimą išlaikant našumą [2] [8].
Išplėstiniai paralelizmo metodai
„Deepseek“ naudoja pažangias paralelizmo strategijas, tokias kaip tenzorių paralelizmas ir vamzdynų paralelizmas. Tensoro paralelizmas apima modelio svorių padalijimą skirtinguose GPU, tuo tarpu vamzdyno lygiagretizmo sustojimo skaičiavimai visame GPU [1] [5]. Šie metodai leidžia efektyviau mokyti, nes maksimaliai panaudojant GPU ir sumažinant tuščiosios eigos laiką skaičiavimų metu. Be to, buvo sukurti pasirinktiniai kelių GPU ryšių protokolai, siekiant optimizuoti duomenų perdavimo greitį tarp GPU, o tai yra labai svarbu palaikant didelį pralaidumą treniruočių metu [2] [6].
optimizuotas mokymo efektyvumas
Daugialypės GPU sąrankos taip pat prisideda prie geresnio treniruočių efektyvumo, naudojant tokius metodus kaip mišrus tikslumo mokymas, o tai leidžia atlikti mažesnius tikslumo skaičiavimus, neprarandant modelio tikslumo. Tai sumažina atminties reikalavimus ir pagreitina skaičiavimus, todėl įmanoma mokyti didesnius modelius kelių GPU aplinkoje [3] [4]. Optimizuotų partijų dydžių naudojimas gali dar labiau padidinti našumą, subalansuodamas atminties naudojimą nuo pralaidumo, užtikrinant, kad kiekvienas GPU veiktų maksimaliu potencialu [1] [3].
Išvada
Apibendrinant galima pasakyti, kad daugialypės GPU konfigūracijos yra būtinos norint efektyviai valdyti didesnių „Deepseeek“ modelių skaičiavimo ir atminties reikalavimus. Paskirstydami darbo krūvius, kaupdami atmintį, panaudojant pažangiausius paralelizmo metodus ir optimizuodami mokymo procesus, šios sąrankos leidžia efektyviai mokyti ir diegti moderniausius AI modelius.
Citatos:[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-tom-he-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+thePerformance+Of+ai+ Worksloads%3F
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3
[8] https://ai.gopubby.com/multi-gpu-model-training-made-easy-with-distribed-data-parallel-ddp-453ba9f6846e?gi=a737dc56a3e4