การตั้งค่า Multi-GPU ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดล Deepseek ที่มีขนาดใหญ่ขึ้นอย่างมีนัยสำคัญผ่านกลไกต่าง ๆ ที่ตอบสนองความต้องการการคำนวณที่สำคัญของพวกเขา
ปรับปรุงการกระจายโหลดการคำนวณ
ข้อได้เปรียบหลักของการใช้ GPU หลายตัวคือความสามารถในการกระจายภาระการคำนวณ การประมวลผลแบบขนานนี้ช่วยลดเวลาที่จำเป็นสำหรับการฝึกอบรมและการอนุมานซึ่งเป็นสิ่งสำคัญเนื่องจากพารามิเตอร์ขนาดใหญ่ของแบบจำลอง deepseek เช่นพารามิเตอร์ 671 พันล้านพารามิเตอร์ใน Deepseek-V3 [1] [6] โดยการจำลองแบบโมเดลใน GPU หลายตัว GPU แต่ละตัวจัดการส่วนหนึ่งของข้อมูลทำให้สามารถคำนวณได้เร็วขึ้นและการใช้ทรัพยากรที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น
การจัดการหน่วยความจำที่ปรับปรุงแล้ว
รุ่นที่ใหญ่กว่ามักจะเกินความจุหน่วยความจำของ GPU เดี่ยว การกำหนดค่า Multi-GPU ช่วยให้การรวมหน่วยความจำทำให้โมเดลที่มักจะมีขนาดใหญ่เกินไปสำหรับ GPU เดียวที่จะได้รับการฝึกฝนอย่างมีประสิทธิภาพ สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับแบบจำลองที่มีการนับพารามิเตอร์อย่างกว้างขวางเนื่องจากต้องการ VRAM ที่สำคัญในการเก็บน้ำหนักและการเปิดใช้งานระดับกลาง [1] [3] เทคนิคต่าง ๆ เช่นข้อมูลการขนานและแบบจำลองแบบขนานถูกนำมาใช้เพื่อแยกทั้งข้อมูลและน้ำหนักแบบจำลองข้าม GPU ซึ่งช่วยจัดการการใช้หน่วยความจำในขณะที่ยังคงประสิทธิภาพ [2] [8]
เทคนิคการขนานขั้นสูง
Deepseek ใช้กลยุทธ์การขนานกันขั้นสูงเช่น Tensor Parallelism และ Pipeline Parallelism Tensor Parallelism เกี่ยวข้องกับการแยกน้ำหนักแบบจำลองข้าม GPU ที่แตกต่างกันในขณะที่การคำนวณแบบขนานไปป์ไลน์การคำนวณข้าม GPU [1] [5] วิธีการเหล่านี้ช่วยให้การฝึกอบรมที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยการใช้ประโยชน์จาก GPU ให้สูงสุดและลดเวลาว่างในระหว่างการคำนวณ นอกจากนี้โปรโตคอลการสื่อสารหลาย GPU ที่กำหนดเองได้รับการพัฒนาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการถ่ายโอนข้อมูลความเร็วระหว่าง GPU ซึ่งมีความสำคัญในการรักษาปริมาณงานที่สูงในระหว่างการฝึกอบรม [2] [6]
ประสิทธิภาพการฝึกอบรมที่ดีที่สุด
การตั้งค่า Multi-GPU ยังมีส่วนช่วยในการปรับปรุงประสิทธิภาพการฝึกอบรมผ่านเทคนิคต่าง ๆ เช่นการฝึกอบรมที่มีความแม่นยำแบบผสมซึ่งช่วยให้การคำนวณที่แม่นยำลดลงโดยไม่ต้องเสียสละความแม่นยำของแบบจำลอง สิ่งนี้จะช่วยลดความต้องการหน่วยความจำและเพิ่มความเร็วในการคำนวณทำให้เป็นไปได้ที่จะฝึกอบรมโมเดลขนาดใหญ่ในสภาพแวดล้อมแบบหลาย GPU [3] [4] การใช้ขนาดแบทช์ที่ปรับให้เหมาะสมสามารถเพิ่มประสิทธิภาพได้โดยการปรับสมดุลการใช้หน่วยความจำกับปริมาณงานเพื่อให้มั่นใจว่า GPU แต่ละตัวทำงานที่ศักยภาพสูงสุด [1] [3]
บทสรุป
โดยสรุปการกำหนดค่าหลาย GPU เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการจัดการความต้องการด้านการคำนวณและหน่วยความจำของโมเดลลึกขนาดใหญ่ ด้วยการแจกจ่ายเวิร์กโหลดหน่วยความจำการรวมการใช้เทคนิคการขนานขั้นสูงและการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการฝึกอบรมการตั้งค่าเหล่านี้ช่วยให้การฝึกอบรมที่มีประสิทธิภาพและการปรับใช้โมเดล AI ที่ทันสมัย
การอ้างอิง:[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
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3
[8] https://ai.gopubby.com/multi-gpu-model-training-made-easy-with-distributed-data-parallel-dp-453ba9f6846e?gi=a737dc56a3e4e4