Tensor Parallelismus významně zvyšuje výkon modelů DeepSeek optimalizací využití paměti a výpočetní účinnosti během tréninkových i inferenčních fází. Jak to funguje:
Efektivita paměti
** Snížení nákladů na paměť na GPU: Paralelismus tenzoru umožňuje rozdělení modelových hmotností a středních tenzorů na více GPU. Tato distribuce snižuje zátěž paměti u jednotlivých GPU a umožňuje použití větších modelů bez překročení limitů paměti. Například při použití tenzorového paralelismu jsou velké hmotnostní matice ve vrstvách rozděleny mezi GPU, což umožňuje účinně využívat větší velikosti šarží a rozsáhlejší modelové architektury [2] [5].Vylepšená výpočetní propustnost
** Zvýšená propustnost během závěru: Využitím více GPU může paralelismus tenzoru zvýšit maximální propustnost modelů, jako je DeepSeek-V2. Tento model dosáhl zvýšení propustnosti až 5,76krát ve srovnání s jeho předchůdcem, Deepseek 67b, přičemž udržoval konkurenční výkon s méně aktivovanými parametry [3]. Schopnost paralelního zpracování umožňuje rychlejší provádění operací, které by jinak byly úzce narušeny omezeními jednoho GPU.Optimalizace komunikace
** Efektivní koordinace mezi GPU: Ačkoli paralelismus tenzoru vyžaduje komunikaci mezi GPU pro agregaci výsledků, pokrok v komunikačních strategiích minimalizoval režii. Techniky, jako jsou strategie bezpodnikového ztráty pro vyvážení zátěže a optimalizovaná jádra komunikace mezi uzlem, zajišťují, že výhody paralelního zpracování jsou realizovány bez významného zpoždění v důsledku komunikace mezi GPU [7] [4].Škálovatelnost
** Podpora pro větší modely a data: Parallelismus tenzoru je obzvláště prospěšný při řešení rozsáhlých modelů nebo rozsáhlých datových sad. Umožňuje efektivní škálování pomocí kombinované paměti a výpočetní síly více GPU, což je zásadní, když tréninkové modely s dlouhými kontextovými délkami nebo vysokorozměrnými údaji [5] [2].Stručně řečeno, paralelismus Tensor zvyšuje výkon modelů DeepSeek optimalizací využití paměti, zvýšením výpočetní propustnosti, zlepšením efektivity komunikace mezi GPU a umožněním škálovatelnosti pro větší modely. Tyto faktory přispívají k zefektivnění modelů Deepseek při řešení složitých úkolů při zpracování přirozeného jazyka a dalších aplikacích AI.
Citace:[1] https://www.deepspeed.ai/tutorials/automatic-tensor-paralelism/
[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-paralel-core-features-v2-tissor-paralelism.html
[6] https://arxiv.org/html/2401.02954v1
[7] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[8] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-llm/actions