Tensor -rinnakkaisuus parantaa merkittävästi DeepSeek -mallien suorituskykyä optimoimalla muistin käyttöä ja laskennallista tehokkuutta sekä harjoittelu- että päätelmävaiheiden aikana. Tässä miten se toimii:
Muistin tehokkuus
** GPU-muistin kustannusten vähentäminen: Tensor-rinnakkaisuus mahdollistaa mallipainojen ja välisensorien jakamisen useiden GPU: ien yli. Tämä jakauma vähentää yksittäisten GPU: ien muistitaakkaa, mikä mahdollistaa suurempien mallien käytön ylittämättä muistirajoja. Esimerkiksi, kun käytetään tensorin rinnakkaisuutta, kerrosten suuret painomatriisit jaetaan GPU: iin, mikä mahdollistaa suuremman eräkoon ja laajemman malliarkkitehtuurin hyödyntämisen tehokkaasti [2] [5].Parannettu laskennallinen läpäisy
** Parannettu läpäisy päätelmien aikana: Hyödyntämällä useita GPU: ita, tensorin rinnakkaisuus voi lisätä mallien, kuten DeepSeek-V2: n, maksimaalisen muodostumisen läpimenoa. Tämä malli saavutti jopa 5,76 kertaa suorituskyvyn korotuksen edeltäjänsä Deepseek 67b: hen verrattuna samalla kilpailukykyisen suorituskyvyn kanssa vähemmän aktivoitujen parametrien kanssa [3]. Rinnakkaisprosessointi mahdollistaa toimintojen nopeamman suorittamisen, jotka muuten pullonkaulataan yhden GPU-rajoituksen avulla.Viestinnän optimointi
** GPU: n välinen tehokas koordinointi: Vaikka tensorin rinnakkaisuus vaatii viestintää GPU: n välillä tulosten yhdistämiseksi, viestintästrategioiden edistysaskeleet ovat minimoineet yleiskustannukset. Tekniikat, kuten apu-tappiovapaat strategiat kuormituksen tasapainottamiseksi ja optimoidulle välisolmujen viestintäydöille, varmistavat, että rinnakkaisprosessoinnin hyödyt toteutetaan ilman merkittäviä viivästyksiä GPU: n välisestä viestinnästä [7] [4].Skaalautuvuus
** Suurempien mallien ja datan tuki: Tensor-rinnakkaisuus on erityisen hyödyllistä, kun käsitellään suuria malleja tai laajoja tietojoukkoja. Se mahdollistaa tehokkaan skaalaamisen hyödyntämällä useiden GPU: ien yhdistettyä muistia ja laskennallista tehoa, mikä on ratkaisevan tärkeää harjoittaessaan malleja, joilla on pitkät kontekstin pituudet tai korkean ulottuvuuden data [5] [2].Yhteenvetona voidaan todeta, että tensorin rinnakkaisuus parantaa Deepseek -mallien suorituskykyä optimoimalla muistin käyttöä, lisäämällä laskennallista läpäisyä, parantamalla GPU: n viestinnän tehokkuutta ja mahdollistaa suurempien mallien skaalautuvuuden. Nämä tekijät auttavat tekemään Deepseek -malleja tehokkaampia käsittelemään monimutkaisia tehtäviä luonnollisen kielen käsittelyssä ja muissa AI -sovelluksissa.
Viittaukset:.
[2] https://www.deettered.ai/blog/tp
[3] https://arxiv.org/html/2405.04434v2
.
.
[6] https://arxiv.org/html/2401.02954v1
[7] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[8] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-llm/actions