Tensor -Parallelität verbessert die Leistung von Deekseek -Modellen durch Optimierung des Speicherverbrauchs und der Recheneffizienz sowohl während des Trainings als auch während der Inferenzphasen. Hier funktioniert es:
Speichereffizienz
** Reduzierung der Speicherkosten pro GPU: Die Tensor-Parallelität ermöglicht die Aufteilung von Modellgewichten und mittleren Tensoren über mehrere GPUs. Diese Verteilung verringert die Speicherbelastung für einzelne GPUs und ermöglicht die Verwendung größerer Modelle, ohne die Speichergrenzen zu übertreffen. Zum Beispiel werden bei Verwendung der Tensorparallelität große Gewichtsmatrizen in Schichten in GPUs unterteilt, wodurch größere Stapelgrößen und umfangreichere Modellarchitekturen effektiv verwendet werden können [2] [5].Verbesserter Rechendurchsatz
** Verbesserter Durchsatz während der Inferenz: Durch die Nutzung mehrerer GPUs kann die Parallelität mit Tensor den Durchsatz der maximalen Erzeugung von Modellen wie Deepseek-V2 erhöhen. Dieses Modell erzielte im Vergleich zu seinem Vorgänger Deepseek 67b einen Durchsatz von bis zu 5,76 -fach und hielt die Wettbewerbsleistung mit weniger aktivierten Parametern bei [3]. Die parallele Verarbeitungsfunktion ermöglicht eine schnellere Ausführung von Vorgängen, die ansonsten durch Einschränkungen der Single-GPU Engpässe getroffen werden.Kommunikationsoptimierung
** Effiziente Koordination zwischen GPUs: Obwohl die Tensorparallelität die Kommunikation zwischen GPUs für aggregierte Ergebnisse erfordert, haben Fortschritte bei Kommunikationsstrategien den Overhead minimiert. Techniken wie Hilfs-Verlust-freie Strategien für die Lastausgleich und optimierte Cross-Node-Kommunikationskörner stellen sicher, dass die Vorteile der parallelen Verarbeitung ohne signifikante Verzögerungen aufgrund der Kommunikation zwischen GPU realisiert werden [7] [4].Skalierbarkeit
** Unterstützung für größere Modelle und Daten: Die Tensor-Parallelität ist besonders vorteilhaft, wenn es sich um große Modelle oder umfangreiche Datensätze handelt. Es ermöglicht eine effiziente Skalierung durch die Verwendung des kombinierten Speichers und der Rechenleistung mehrerer GPUs, was bei Trainingsmodellen mit langen Kontextlängen oder hochdimensionalen Daten von entscheidender Bedeutung ist [5] [2].Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Tensor -Parallelität die Leistung von Deekseek -Modellen durch Optimierung des Speicherverbrauchs, die Erhöhung des Rechendurchsatzes, die Verbesserung der Kommunikationseffizienz zwischen GPUs und die Ermöglichung der Skalierbarkeit für größere Modelle verbessert. Diese Faktoren tragen dazu bei, dass Deepseek -Modelle bei der Umführung komplexer Aufgaben in der Verarbeitung natürlicher Sprache und anderen AI -Anwendungen effektiver werden.
Zitate:[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-ctual-cost-of
[5] https://docs.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