Ako nastavenie viacerých GPU zlepšujú výkon väčších modelov DeepSeek

Vylepšené výpočtové rozdelenie zaťaženia

Primárnou výhodou použitia viacerých GPU je schopnosť distribuovať výpočtové zaťaženie. Toto paralelné spracovanie znižuje čas potrebný na výcvik a inferenciu, čo je rozhodujúce vzhľadom na veľké parametre modelov DeepSeek, ako napríklad 671 miliárd parametrov v DeepSeek-V3 [1] [6]. Replikáciou modelu na viacerých GPU, každý GPU spracováva časť údajov, čo umožňuje rýchlejší výpočet a efektívnejšie využitie zdrojov.

Správa vylepšenej pamäte

Väčšie modely často presahujú pamäťovú kapacitu jedného GPU. Konfigurácie viacerých GPU umožňujú agregáciu pamäte, čo umožňuje modely, ktoré by boli zvyčajne príliš veľké na to, aby sa jeden GPU mohol efektívne trénovať. Toto je obzvlášť dôležité pre modely s rozsiahlym počtom parametrov, pretože vyžadujú významný VRAM na ukladanie hmotností a medziprodukčných aktivácií [1] [3]. Techniky, ako je paralelizmus údajov a paralelizmus modelu, sa používajú na rozdelenie údajov aj hmotností modelu na GPU, čo pomáha spravovať využitie pamäte pri zachovaní výkonnosti [2] [8].

Pokročilé techniky paralelizmu

DeepSeek používa pokročilé stratégie paralelizmu, ako je tenzorový paralelizmus a paralelizmus potrubia. Paralelizmus tenzoru zahŕňa rozdelenie hmotností modelu na rôznych GPU, zatiaľ čo paralelizmus potrubia rozčuľuje výpočty na GPU [1] [5]. Tieto metódy umožňujú efektívnejšie školenie maximalizáciou využitia GPU a minimalizáciou voľnobežného času počas výpočtov. Ďalej boli vyvinuté vlastné komunikačné protokoly s viacerými GPU na optimalizáciu rýchlosti prenosu údajov medzi GPU, čo je rozhodujúce pri udržiavaní vysokej priepustnosti počas tréningu [2] [6].

Optimalizovaná efektívnosť tréningu

Nastavenia viacerých GPU tiež prispievajú k zlepšenej efektívnosti tréningu prostredníctvom techník, ako je zmiešaný presný tréning, čo umožňuje výpočty nižších presnosti bez obetovania presnosti modelu. Tým sa znižuje požiadavky na pamäť a urýchľuje výpočty, vďaka čomu je možné trénovať väčšie modely v prostredí viacerých GPU [3] [4]. Použitie optimalizovaných veľkostí šarží môže ďalej zvýšiť výkon vyvážením využitia pamäte s priepustnosťou, čím sa zabezpečí, že každý GPU funguje pri maximálnom potenciáli [1] [3].

Záver

Stručne povedané, konfigurácie viacerých GPU sú nevyhnutné na efektívne riadenie výpočtových požiadaviek na väčšie modely DeepSeek. Distribúciou pracovného zaťaženia, agregácie pamäte, využívaním pokročilých techník paralelizmu a optimalizáciou tréningových procesov umožňujú tieto nastavenia efektívne školenie a nasadenie najmodernejších modelov AI.