Le parallélisme du tenseur améliore considérablement les performances des modèles Deepseek en optimisant l'utilisation de la mémoire et l'efficacité de calcul pendant les phases de formation et d'inférence. Voici comment cela fonctionne:
Efficacité de la mémoire
** Réduction des coûts de mémoire per-GPU: Le parallélisme du tenseur permet la division des poids du modèle et des tenseurs intermédiaires sur plusieurs GPU. Cette distribution réduit la charge de mémoire sur les GPU individuels, permettant l'utilisation de modèles plus grands sans dépasser les limites de mémoire. Par exemple, lors de l'utilisation du parallélisme du tenseur, de grandes matrices de poids dans les couches sont divisées entre les GPU, ce qui permet d'utiliser efficacement des tailles de lots plus importantes et des architectures de modèle plus étendues [2] [5].Amélioration du débit informatique
** Le débit amélioré pendant l'inférence: en tirant parti de plusieurs GPU, le parallélisme du tenseur peut augmenter le débit de génération maximal de modèles comme Deepseek-V2. Ce modèle a atteint une augmentation de débit allant jusqu'à 5,76 fois par rapport à son prédécesseur, Deepseek 67B, tout en conservant des performances compétitives avec moins de paramètres activés [3]. La capacité de traitement parallèle permet une exécution plus rapide des opérations qui seraient autrement goulots d'étranglement par des limitations à GPU uniques.Optimisation de la communication
** Coordination efficace entre les GPU: Bien que le parallélisme du tenseur nécessite la communication entre les GPU pour agréger les résultats, les progrès des stratégies de communication ont minimisé les frais généraux. Des techniques telles que des stratégies sans perte auxiliaires pour l'équilibrage de la charge et les grains de communication transversale optimisés garantissent que les avantages du traitement parallèle sont réalisés sans retards en raison de la communication inter-GPU [7] [4].évolutivité
** Prise en charge de modèles et de données plus importants: le parallélisme du tenseur est particulièrement bénéfique lorsqu'il s'agit de modèles à grande échelle ou d'ensembles de données approfondis. Il permet une mise à l'échelle efficace en utilisant la mémoire combinée et la puissance de calcul de plusieurs GPU, ce qui est crucial lors de la formation de modèles avec de longues longueurs de contexte ou des données de haute dimension [5] [2].En résumé, le parallélisme du tenseur améliore les performances des modèles Deepseek en optimisant l'utilisation de la mémoire, en augmentant le débit de calcul, en améliorant l'efficacité de la communication entre les GPU et en permettant l'évolutivité des modèles plus grands. Ces facteurs contribuent à rendre les modèles profonds plus efficaces pour gérer les tâches complexes dans le traitement du langage naturel et d'autres applications d'IA.
Citations:[1] https://www.deepspeed.ai/tutorials/automatic-tensor-parallelism/
[2] https://www.deternined.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-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