Multi-GPU kurulumları, önemli hesaplama taleplerini ele alan çeşitli mekanizmalar yoluyla daha büyük Deepseek modellerinin performansını önemli ölçüde artırır.
Geliştirilmiş Hesaplamalı Yük Dağıtım
Birden fazla GPU kullanmanın birincil avantajı, hesaplama yükünü dağıtma yeteneğidir. Bu paralel işleme, Deepseek-V3'teki 671 milyar parametre gibi Deepseek modellerinin büyük parametre sayıları göz önüne alındığında, eğitim ve çıkarım için gereken süreyi azaltır [1] [6]. Modeli birden fazla GPU boyunca çoğaltarak, her GPU verilerin bir kısmını işler, daha hızlı hesaplama ve daha verimli kaynak kullanımı sağlar.
Geliştirilmiş Bellek Yönetimi
Daha büyük modeller genellikle tek GPU'ların bellek kapasitesini aşar. Multi-GPU yapılandırmaları, tek bir GPU'nun etkili bir şekilde eğitilmesi için genellikle çok büyük olacak modellere izin vererek bellek toplama sağlar. Bu, ağırlıkları ve ara aktivasyonları depolamak için önemli VRAM gerektirdiğinden, kapsamlı parametre sayımlarına sahip modeller için özellikle önemlidir [1] [3]. Veri paralelliği ve model paralelliği gibi teknikler, hem verileri hem de model ağırlıklarını GPU'lara bölmek için kullanılmaktadır, bu da performansı korurken bellek kullanımını yönetmeye yardımcı olur [2] [8].
Gelişmiş Paralellik Teknikleri
Deepseek, tensör paralellik ve boru hattı paralellik gibi ileri paralellik stratejilerini kullanır. Tensör paralelliği, model ağırlıklarının farklı GPU'lar boyunca bölünmesini içerirken, boru hattı paralellik GPU'lar boyunca hesaplamaları sürdürür [1] [5]. Bu yöntemler, GPU kullanımını en üst düzeye çıkararak ve hesaplamalar sırasında boşta kalma süresini en aza indirerek daha verimli eğitime izin verir. Ayrıca, eğitim sırasında yüksek verimi korumada kritik olan GPU'lar arasındaki veri aktarım hızlarını optimize etmek için özel çoklu GPU iletişim protokolleri geliştirilmiştir [2] [6].
optimize edilmiş eğitim verimliliği
Multi-GPU kurulumları ayrıca, model doğruluğundan ödün vermeden daha düşük hassasiyet hesaplamalarına izin veren karışık hassas eğitim gibi teknikler yoluyla daha iyi eğitim verimliliğine katkıda bulunur. Bu, bellek gereksinimlerini azaltır ve hesaplamaları hızlandırır, bu da çoklu GPU ortamında daha büyük modelleri eğitmeyi mümkün kılar [3] [4]. Optimize edilmiş parti boyutlarının kullanımı, bellek kullanımını verime karşı dengeleyerek performansı daha da artırabilir, bu da her GPU'nun maksimum potansiyelinde çalışmasını sağlar [1] [3].
Çözüm
Özetle, daha büyük Deepseek modellerinin hesaplama ve bellek taleplerini etkili bir şekilde yönetmek için çoklu GPU konfigürasyonları gereklidir. İş yüklerini dağıtarak, bellek toplayarak, gelişmiş paralellik tekniklerini kullanarak ve eğitim süreçlerini optimize ederek, bu kurulumlar son teknoloji ürünü AI modellerinin verimli eğitimi ve konuşlandırılmasını sağlar.
Alıntılar:[1] https://www.proxpc.com/blogs/gpu-hardware-equirements-guide-for-depseek-models-in-2025
[2] https://www.interconnects.ai/p/deepseek-v3-and-the-cual-cost-of
[3] https://apxml.com/posts/system-equirements-deepseek-models
[4] https://discuss.huggingface.co/t/what-does-multi-gpu-do-the-the-thow-to-it-it/27999
[5] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[6] https://massedcompute.com/faq-answers/?question=how+do+multi-gpu+configurations+Improve+the+Prove+OF+A+workloads
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3
[8] https://ai.gopubby.com/multi-gpu-model-parallel-ddp-453ba9f6846e?gi=a737dc56a3e4