توازن الموتر يعزز بشكل كبير أداء نماذج DeepSeek من خلال تحسين استخدام الذاكرة والكفاءة الحسابية خلال كل من مرحلتي التدريب والاستدلال. هنا كيف يعمل:
كفاءة الذاكرة
** تخفيض تكاليف الذاكرة لكل GPU: يسمح موازاة الموتر بتقسيم أوزان النموذج والموتورات المتوسطة عبر وحدات معالجة الرسومات المتعددة. يقلل هذا التوزيع من عبء الذاكرة على وحدات معالجة الرسومات الفردية ، مما يتيح استخدام نماذج أكبر دون تجاوز حدود الذاكرة. على سبيل المثال ، عند استخدام التوازي الموتر ، يتم تقسيم مصفوفات الوزن الكبيرة في الطبقات بين وحدات معالجة الرسومات ، مما يسمح باستخدام أحجام أكبر دفعات وفعالية أكثر شمولاً بفعالية [2] [5].تحسين الإنتاجية الحسابية
** الإنتاجية المحسّنة أثناء الاستدلال: عن طريق الاستفادة من وحدات معالجة الرسومات المتعددة ، يمكن أن يزيد التوازي مع التوتر من الحد الأقصى لتوليد النماذج مثل DeepSeek-V2. حقق هذا النموذج دفعة إنتاجية تصل إلى 5.76 مرة مقارنة بسلفها ، Deepseek 67B ، مع الحفاظ على الأداء التنافسي مع عدد أقل من المعلمات المنشطة [3]. تتيح قدرة المعالجة الموازية تنفيذ العمليات بشكل أسرع والتي يمكن أن يتم فحصها عن طريق قيود GPU الفردية.تحسين الاتصالات
** التنسيق الفعال بين وحدات معالجة الرسومات: على الرغم من أن التوازي التوتر يتطلب التواصل بين وحدات معالجة الرسومات لتجميع النتائج ، فإن التقدم في استراتيجيات الاتصال قد قللت من النفقات العامة. تضمن التقنيات مثل الاستراتيجيات الخالية من الخسارة الإضافية لموازنة التحميل والتوصيلات المتقاطعة المحسنة أن يتم تحقيق فوائد المعالجة المتوازية دون تأخيرات كبيرة بسبب التواصل بين GPU [7] [4].قابلية التوسع
** دعم النماذج والبيانات الأكبر: توتر الموتر مفيد بشكل خاص عند التعامل مع النماذج واسعة النطاق أو مجموعات بيانات واسعة النطاق. يتيح التوسع الفعال من خلال استخدام الذاكرة المشتركة والقوة الحسابية لقيام وحدات معالجة الرسومات المتعددة ، وهو أمر بالغ الأهمية عند تدريب نماذج مع أطوال السياق الطويلة أو البيانات عالية الأبعاد [5] [2].باختصار ، يعزز التوازي الموتر من أداء نماذج DeepSeek من خلال تحسين استخدام الذاكرة ، وزيادة الإنتاجية الحسابية ، وتحسين كفاءة الاتصال بين وحدات معالجة الرسومات ، وتمكين التوسع للنماذج الأكبر. تساهم هذه العوامل في جعل نماذج Deepseek أكثر فعالية في التعامل مع المهام المعقدة في معالجة اللغة الطبيعية وتطبيقات الذكاء الاصطناعي الأخرى.
الاستشهادات:[1] https://www.deepspeed.ai/tutorials
[2] https://www.determined.ai/blog/tp
[3] https://arxiv.org/html/2405.04434v2
[4] https://www.interconnects.ai/p/deepseek-v3-and-the-actual-cost-of
[5] https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/model-paralled-core-features-v2-tensor-paraldism.html
[6] https://arxiv.org/html/2401.02954v1
[7] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[8] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-llm/actions