Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Hvordan forbedrer tensor -parallelisme ydelsen af ​​dybseek -modeller


Hvordan forbedrer tensor -parallelisme ydelsen af ​​dybseek -modeller


Tensor -parallelisme forbedrer signifikant ydelsen af ​​dybseek -modeller ved at optimere hukommelsesforbruget og beregningseffektiviteten under både trænings- og inferensfaser. Sådan fungerer det:

Hukommelseseffektivitet

** Reduktion af per-GPU-hukommelsesomkostninger: Tensor-parallelisme tillader opdeling af modelvægte og mellemliggende tensorer på tværs af flere GPU'er. Denne fordeling reducerer hukommelsesbyrden på individuelle GPU'er, hvilket muliggør brug af større modeller uden at overskride hukommelsesgrænser. For eksempel, når man bruger tensor -parallelisme, er store vægtmatrixer i lag delt mellem GPU'er, hvilket giver mulighed for større batchstørrelser og mere omfattende modelarkitekturer, der kan bruges effektivt [2] [5].

Forbedret beregningsgennemstrømning

** Forbedret gennemstrømning under inferens: Ved at udnytte flere GPU'er kan tensor-parallelisme øge den maksimale genereringsgennemstrømning af modeller som DeepSeek-V2. Denne model opnåede et gennemstrømningsforøgelse på op til 5,76 gange sammenlignet med sin forgænger, Deepseek 67B, mens den opretholdt konkurrencedygtige resultater med færre aktiverede parametre [3]. Den parallelle behandlingsevne giver mulighed for hurtigere udførelse af operationer, der ellers ville blive flaskehalset af enkelt-GPU-begrænsninger.

Kommunikationsoptimering

** Effektiv koordinering blandt GPU'er: Selvom tensor -parallelisme kræver kommunikation mellem GPU'er for at samle resultater, er fremskridt i kommunikationsstrategier minimeret overhead. Teknikker såsom hjælpeløst-fri strategier til belastningsbalancering og optimeret tværnodekommunikationskerner sikrer, at fordelene ved parallel behandling realiseres uden væsentlige forsinkelser på grund af inter-GPU-kommunikation [7] [4].

skalerbarhed

** Support til større modeller og data: Tensor-parallelisme er især fordelagtig, når man håndterer store modeller eller omfattende datasæt. Det giver mulighed for effektiv skalering ved at anvende den kombinerede hukommelse og beregningskraft for flere GPU'er, hvilket er afgørende, når man træner modeller med lang kontekstlængde eller højdimensionelle data [5] [2].

I sammendraget forbedrer tensor -parallelisme ydelsen af ​​dybseek -modeller ved at optimere hukommelsesforbruget, øge beregningsmæssig gennemstrømning, forbedre kommunikationseffektiviteten mellem GPU'er og muliggøre skalerbarhed for større modeller. Disse faktorer bidrager til at gøre dybseek -modeller mere effektive til håndtering af komplekse opgaver i naturlig sprogbehandling og andre AI -applikationer.

Citater:
[1] https://www.deepspeed.ai/tutorials/automatic-tensor-parallelism/
[2] https://www.determined.ai/blog/tp
[3] https://arxiv.org/html/2405.04434v2
)
[5] https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/model-parallel-core-features-v2-tensor-parallelism.html
[6] https://arxiv.org/html/2401.02954v1
[7] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[8] https://github.com/deepseek-i/deepseek-llm/actions