Tensor -parallellisme verbetert de prestaties van deepseek -modellen aanzienlijk door geheugengebruik en computationele efficiëntie te optimaliseren tijdens zowel training- als inferentiefasen. Hier is hoe het werkt:
Geheugenefficiëntie
** Vermindering van per-GPU geheugenkosten: Tensor-parallellisme maakt het mogelijk om modelgewichten en tussenliggende tensoren over meerdere GPU's te splitsen. Deze verdeling vermindert de geheugenbelasting op individuele GPU's, waardoor het gebruik van grotere modellen kan worden gebruikt zonder geheugenlimieten te overschrijden. Bij het gebruik van tensor parallellisme zijn bijvoorbeeld grote gewichtsmatrices in lagen verdeeld over GPU's, waardoor grotere batchgroottes en meer uitgebreide modelarchitecturen effectief kunnen worden gebruikt [2] [5].Verbeterde computationele doorvoer
** Verbeterde doorvoer tijdens de gevolgtrekking: door gebruik te maken van meerdere GPU's, kan tensor parallellisme de maximale generatiedoorvoer van modellen zoals DeepSeek-V2 verhogen. Dit model bereikte een doorvoerboost tot 5,76 keer in vergelijking met zijn voorganger, Deepseek 67B, met behoud van concurrentieprestaties met minder geactiveerde parameters [3]. De parallelle verwerkingsmogelijkheden zorgt voor een snellere uitvoering van bewerkingen die anders bottleneck zouden worden door single-GPU-beperkingen.Communicatie -optimalisatie
** Efficiënte coördinatie tussen GPU's: hoewel tensor -parallellisme communicatie tussen GPU's vereist om resultaten te verzamelen, hebben de vooruitgang in communicatiestrategieën overhead geminimaliseerd. Technieken zoals hulpverliesvrije strategieën voor load-balancing en geoptimaliseerde cross-node communicatiekernels zorgen ervoor dat de voordelen van parallelle verwerking worden gerealiseerd zonder significante vertragingen als gevolg van inter-GPU-communicatie [7] [4].schaalbaarheid
** Ondersteuning voor grotere modellen en gegevens: Tensor-parallellisme is bijzonder gunstig bij het omgaan met grootschalige modellen of uitgebreide datasets. Het zorgt voor efficiënte schaling door gebruik te maken van het gecombineerde geheugen en de rekenkracht van meerdere GPU's, wat cruciaal is bij trainingsmodellen met lange contextlengtes of hoog-dimensionale gegevens [5] [2].Samenvattend, tensor -parallellisme verbetert de prestaties van deepseek -modellen door geheugengebruik te optimaliseren, de computationele doorvoer te vergroten, de communicatie -efficiëntie tussen GPU's te verbeteren en schaalbaarheid voor grotere modellen mogelijk te maken. Deze factoren dragen bij aan het effectiever maken van deepseek -modellen bij het verwerken van complexe taken bij de verwerking van natuurlijke taal en andere AI -toepassingen.
Citaten:[1] https://www.deepspeed.ai/tutorials/automatic-tensor-parallelism/
[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-
[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-ai/deepseek-llm/actions