Mitme GPU seadistused suurendavad märkimisväärselt suuremate Deepseeki mudelite jõudlust erinevate mehhanismide kaudu, mis vastavad nende olulistele arvutuslikele nõudmistele.
Täiustatud arvutusliku koormuse jaotus
Mitme GPU kasutamise peamine eelis on võime jaotada arvutuslikku koormust. See paralleelne töötlemine vähendab koolituse ja järelduste jaoks vajalikku aega, mis on ülioluline, arvestades Deepseeki mudelite suurt parameetri arvu, näiteks 671 miljardit parameetrit Deepseek-V3-s [1] [6]. Mudelit mitme GPU -s korraldades tegeleb iga GPU osa andmetest, võimaldades kiiremat arvutamist ja tõhusamat ressursside kasutamist.
Täiustatud mäluhaldus
Suuremad mudelid ületavad sageli ühe GPU mälumahu. Multi-GPU konfiguratsioonid võimaldavad mälu agregatsiooni, võimaldades mudeleid, mis tavaliselt oleks liiga suured, et ühe GPU tõhusalt koolitada. See on eriti oluline ulatusliku parameetrite arvuga mudelite jaoks, kuna need vajavad raskuste ja vaheaktiveerimiste säilitamiseks märkimisväärset VRAM -i [1] [3]. Nii andmete kui ka mudeli kaalude jagamiseks GPU -de jagamiseks kasutatakse selliseid tehnikaid nagu andmete paralleelsus ja mudeli paralleelsus, mis aitab hallata mälu kasutamist, säilitades samal ajal jõudluse [2] [8].
Täiustatud paralleelsuse tehnikad
Deepseek kasutab täiustatud paralleelsuse strateegiaid nagu tensor paralleelsus ja torujuhtme paralleelsus. Tensor -parallelism hõlmab mudeli kaalude jagamist erinevates GPU -de vahel, torujuhtme paralleelsus ladustab arvutusi GPU -de vahel [1] [5]. Need meetodid võimaldavad tõhusamat koolitust, maksimeerides GPU kasutamist ja minimeerides tühikäigu aega arvutuste ajal. Lisaks on välja töötatud kohandatud mitme GPU kommunikatsiooniprotokollid, et optimeerida andmeedastuskiirust GPU-de vahel, mis on kriitilise tähtsusega treeningu ajal suure läbilaskevõime säilitamiseks [2] [6].
Optimeeritud treeningu efektiivsus
Mitme GPU seadistused aitavad ka paremat treeningu tõhusust selliste tehnikate abil nagu täpne treening, mis võimaldab madalamat täpsuse arvutusi ilma mudeli täpsust ohverdamata. See vähendab mäluvajadusi ja kiirendab arvutusi, muutes suuremate mudelite koolitamise mitme GPU keskkonnas [3] [4]. Optimeeritud partiide suuruste kasutamine võib jõudlust veelgi suurendada, tasakaalustades mälu kasutamist läbilaskevõimega, tagades, et iga GPU töötab maksimaalse potentsiaaliga [1] [3].
Järeldus
Kokkuvõtlikult võib öelda, et multi-GPU konfiguratsioonid on olulised suuremate sügavate mudelite arvutus- ja mäluvajaduste tõhusaks haldamiseks. Jaotades töökoormusi, koondades mälu, kasutades täiustatud paralleelsuse tehnikaid ja optimeerides treeningprotsesse, võimaldavad need seadistused kaasaegsete AI mudelite tõhusat koolitust ja juurutamist.
Tsitaadid:]
]
[3] https://apxml.com/posts/system-requirements-deepseek-modelid
]
[5] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
]
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3
]