Các thiết lập đa GPU tăng cường đáng kể hiệu suất của các mô hình DeepSeek lớn hơn thông qua các cơ chế khác nhau để giải quyết các nhu cầu tính toán đáng kể của chúng.
Phân phối tải tính toán được cải thiện
Ưu điểm chính của việc sử dụng nhiều GPU là khả năng phân phối tải tính toán. Xử lý song song này làm giảm thời gian cần thiết để đào tạo và suy luận, điều này rất quan trọng với số lượng tham số lớn của các mô hình DeepSeek, chẳng hạn như các tham số 671 tỷ trong DeepSeek-V3 [1] [6]. Bằng cách sao chép mô hình trên nhiều GPU, mỗi GPU xử lý một phần dữ liệu, cho phép tính toán nhanh hơn và sử dụng tài nguyên hiệu quả hơn.
Quản lý bộ nhớ nâng cao
Các mô hình lớn hơn thường vượt quá dung lượng bộ nhớ của GPU đơn. Các cấu hình đa GPU cho phép tập hợp bộ nhớ, cho phép các mô hình thường quá lớn đối với một GPU duy nhất được đào tạo hiệu quả. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các mô hình có số lượng tham số rộng rãi, vì chúng yêu cầu VRAM đáng kể để lưu trữ trọng lượng và kích hoạt trung gian [1] [3]. Các kỹ thuật như song song dữ liệu và song song mô hình được sử dụng để phân chia cả trọng số dữ liệu và mô hình trên GPU, giúp quản lý việc sử dụng bộ nhớ trong khi duy trì hiệu suất [2] [8].
Kỹ thuật song song nâng cao
Deepseek sử dụng các chiến lược song song nâng cao như song song tenxơ và song song đường ống. Sự song song tenxơ liên quan đến việc phân tách các trọng số mô hình trên các GPU khác nhau, trong khi các tính toán song song đường ống đi qua các GPU [1] [5]. Các phương pháp này cho phép đào tạo hiệu quả hơn bằng cách tối đa hóa việc sử dụng GPU và giảm thiểu thời gian nhàn rỗi trong quá trình tính toán. Hơn nữa, các giao thức truyền thông đa GPU tùy chỉnh đã được phát triển để tối ưu hóa tốc độ truyền dữ liệu giữa GPU, điều này rất quan trọng trong việc duy trì thông lượng cao trong quá trình đào tạo [2] [6].
Hiệu quả đào tạo tối ưu hóa
Các thiết lập đa GPU cũng góp phần cải thiện hiệu quả đào tạo thông qua các kỹ thuật như đào tạo chính xác hỗn hợp, cho phép tính toán chính xác thấp hơn mà không làm giảm độ chính xác của mô hình. Điều này làm giảm các yêu cầu bộ nhớ và tăng tốc độ tính toán, làm cho khả thi để đào tạo các mô hình lớn hơn trong môi trường đa GPU [3] [4]. Việc sử dụng các kích thước lô được tối ưu hóa có thể tăng cường hiệu suất hơn nữa bằng cách cân bằng việc sử dụng bộ nhớ so với thông lượng, đảm bảo rằng mỗi GPU hoạt động ở tiềm năng tối đa của nó [1] [3].
Phần kết luận
Tóm lại, các cấu hình đa GPU là rất cần thiết để quản lý hiệu quả nhu cầu tính toán và bộ nhớ của các mô hình DeepSeek lớn hơn. Bằng cách phân phối khối lượng công việc, tổng hợp bộ nhớ, sử dụng các kỹ thuật song song nâng cao và tối ưu hóa các quy trình đào tạo, các thiết lập này cho phép đào tạo và triển khai hiệu quả các mô hình AI hiện đại.
Trích dẫn:[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-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