Як налаштування мульти-GPU покращують продуктивність більших моделей DeepSeek

Покращене розподіл обчислювальних навантажень

Основна перевага використання декількох графічних процесорів - це можливість розподілу обчислювального навантаження. Ця паралельна обробка скорочує час, необхідний для навчання та висновку, що має вирішальне значення, враховуючи велику кількість параметрів моделей DeepSeek, таких як 671 мільярд параметрів у DeepSeek-V3 [1] [6]. Повторюючи модель у декількох графічних процесах, кожен GPU обробляє частину даних, що дозволяє швидше обчислювати та ефективніше використовувати ресурси.

Поліпшене управління пам'яттю

Більш великі моделі часто перевищують ємність пам'яті одного GPU. Конфігурації мульти-GPU дозволяють агрегацію пам'яті, що дозволяє моделям, які, як правило, будуть занадто великими, щоб один графічний процесор ефективно тренуватися. Це особливо важливо для моделей з великим кількістю параметрів, оскільки вони потребують значного VRAM для зберігання ваг та проміжних активацій [1] [3]. Такі методи, як паралелізм даних та паралелізм моделі, застосовуються для розділення як даних, так і модельних ваг у графічні процесори, що допомагає керувати використанням пам'яті, зберігаючи продуктивність [2] [8].

вдосконалені методи паралелізму

DeepSeek використовує передові паралелізм стратегії, такі як паралелізм тензора та паралелізм трубопроводу. Тензорний паралелізм передбачає розщеплення ваги моделі в різних графічних процесорах, тоді як паралелізм трубопроводу позначає обчислення в межах графічних процесорів [1] [5]. Ці методи дозволяють отримати більш ефективну підготовку шляхом максимізації використання GPU та мінімізації часу на холостому ходу під час обчислень. Крім того, були розроблені спеціальні протоколи комунікацій з мульти-GPU для оптимізації швидкості передачі даних між GPU, що є критично важливим для підтримки високої пропускної здатності під час навчання [2] [6].

Оптимізована ефективність навчання

Налаштування мульти-GPU також сприяють підвищенню ефективності навчання за допомогою таких методик, як змішана точна підготовка, що дозволяє знизити обчислення точності без жертви точності моделі. Це зменшує вимоги до пам’яті та прискорює обчислення, що робить його можливим для навчання більших моделей у багатогПУ-середовищі [3] [4]. Використання оптимізованих розмірів партії може додатково підвищити продуктивність, врівноважуючи використання пам'яті проти пропускної здатності, гарантуючи, що кожен GPU працює з максимальним потенціалом [1] [3].

Висновок

Підсумовуючи, конфігурації мульти-GPU є важливими для ефективного управління вимогами обчислювальної та пам'яті більших моделей DeepSeek. Поширюючи навантаження, агрегуючи пам'ять, використовуючи передові методи паралелізму та оптимізуючи навчальні процеси, ці налаштування дозволяють ефективно підготовляти та розгорнути найсучасніші моделі AI.