Ο παραλληλισμός Tensor ενισχύει σημαντικά την απόδοση των μοντέλων Deepseek με τη βελτιστοποίηση της χρήσης μνήμης και της υπολογιστικής αποτελεσματικότητας κατά τη διάρκεια τόσο των φάσεων κατάρτισης όσο και των συμπερασμάτων. Εδώ είναι πώς λειτουργεί:
απόδοση μνήμης
** Μείωση του κόστους μνήμης ανά GPU: Ο παραλληλισμός του tensor επιτρέπει τη διάσπαση των βαρών μοντέλων και των ενδιάμεσων τανυστήρων σε πολλαπλές GPU. Αυτή η κατανομή μειώνει το βάρος της μνήμης σε μεμονωμένες GPU, επιτρέποντας τη χρήση μεγαλύτερων μοντέλων χωρίς να υπερβαίνει τα όρια μνήμης. Για παράδειγμα, όταν χρησιμοποιείται παραλληλισμός με εντάση, οι μεγάλες μήτρες βάρους σε στρώματα χωρίζονται μεταξύ των GPU, οι οποίες επιτρέπουν τα μεγαλύτερα μεγέθη παρτίδων και τις εκτεταμένες αρχιτεκτονικές μοντέλων που πρέπει να χρησιμοποιηθούν αποτελεσματικά [2] [5].Βελτιωμένη υπολογιστική απόδοση
** Ενισχυμένη διακίνηση κατά τη διάρκεια του συμπεράσματος: Αξιοποιώντας πολλαπλές GPU, ο παραλληλισμός Tensor μπορεί να αυξήσει τη μέγιστη παραγωγή μοντέλων όπως το Deepseek-V2. Αυτό το μοντέλο πέτυχε μια ώθηση απόδοσης έως και 5,76 φορές σε σύγκριση με τον προκάτοχό του, Deepseek 67B, διατηρώντας ταυτόχρονα ανταγωνιστικές επιδόσεις με λιγότερες ενεργοποιημένες παραμέτρους [3]. Η ικανότητα παράλληλης επεξεργασίας επιτρέπει την ταχύτερη εκτέλεση των εργασιών που διαφορετικά θα συμφόρησαν με περιορισμούς ενός GPU.Βελτιστοποίηση επικοινωνίας
** Αποτελεσματικός συντονισμός μεταξύ των GPUs: Αν και ο παραλληλισμός των τανυστή απαιτεί την επικοινωνία μεταξύ των GPU σε συγκεντρωτικά αποτελέσματα, οι εξελίξεις στις στρατηγικές επικοινωνίας έχουν ελαχιστοποιήσει τα γενικά έξοδα. Τεχνικές όπως οι στρατηγικές χωρίς βοηθητικές απώλειες για εξισορρόπηση φορτίου και βελτιστοποιημένους πυρήνες επικοινωνίας διασταυρούμενου κόμβου εξασφαλίζουν ότι τα οφέλη της παράλληλης επεξεργασίας πραγματοποιούνται χωρίς σημαντικές καθυστερήσεις λόγω της επικοινωνίας μεταξύ των GPU [7] [4].Επιμελητηιμότητα
** Υποστήριξη για μεγαλύτερα μοντέλα και δεδομένα: Ο παραλληλισμός Tensor είναι ιδιαίτερα επωφελής όταν ασχολείται με μοντέλα μεγάλης κλίμακας ή εκτεταμένα σύνολα δεδομένων. Επιτρέπει την αποτελεσματική κλιμάκωση χρησιμοποιώντας τη συνδυασμένη μνήμη και την υπολογιστική ισχύ πολλαπλών GPU, η οποία είναι ζωτικής σημασίας όταν μοντέλα κατάρτισης με μακρά μήκη περιβάλλοντος ή δεδομένα υψηλής διαστάσεων [5] [2].Συνοπτικά, ο παραλληλισμός του Tensor ενισχύει την απόδοση των μοντέλων Deepseek με τη βελτιστοποίηση της χρήσης της μνήμης, την αύξηση της υπολογιστικής απόδοσης, τη βελτίωση της αποτελεσματικότητας της επικοινωνίας μεταξύ των GPU και την ενεργοποίηση της επεκτασιμότητας για τα μεγαλύτερα μοντέλα. Αυτοί οι παράγοντες συμβάλλουν στην κατασκευή των μοντέλων Deepseek πιο αποτελεσματικών στο χειρισμό σύνθετων εργασιών στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας και σε άλλες εφαρμογές AI.
Αναφορές:[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-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