Il parallelismo tensore migliora significativamente le prestazioni dei modelli DeepSeek ottimizzando l'utilizzo della memoria e l'efficienza computazionale durante le fasi di allenamento e di inferenza. Ecco come funziona:
Efficienza della memoria
** Riduzione dei costi di memoria per GPU: il parallelismo tensore consente la suddivisione dei pesi del modello e i tensori intermedi su più GPU. Questa distribuzione riduce l'onere della memoria su singoli GPU, consentendo l'uso di modelli più grandi senza superare i limiti di memoria. Ad esempio, quando si utilizza il parallelismo tensore, le matrici di grande peso negli strati sono divise tra le GPU, il che consente di utilizzare efficacemente le dimensioni di batch più grandi e le architetture modello più estese [2] [5].throughput computazionale migliorato
** Trovaggio migliorato durante l'inferenza: sfruttando più GPU, il parallelismo tensore può aumentare il throughput di generazione massima di modelli come DeepSeek-V2. Questo modello ha raggiunto un aumento di throughput fino a 5,76 volte rispetto al suo predecessore, DeepSeek 67b, mantenendo prestazioni competitive con meno parametri attivati [3]. La capacità di elaborazione parallela consente un'esecuzione più rapida delle operazioni che altrimenti verrebbero imbottigliate dalle limitazioni della GPU singolo.ottimizzazione della comunicazione
** Coordinamento efficiente tra le GPU: sebbene il parallelismo tensore richieda la comunicazione tra le GPU per aggregare i risultati, i progressi nelle strategie di comunicazione hanno minimizzato le spese generali. Tecniche come strategie ausiliarie senza perdita per il bilanciamento del carico e i kernel di comunicazione incrociata ottimizzati assicurano che i benefici dell'elaborazione parallela siano realizzati senza ritardi significativi a causa della comunicazione inter-GPU [7] [4].scalabilità
** Supporto per modelli e dati più grandi: il parallelismo tensore è particolarmente vantaggioso quando si tratta di modelli su larga scala o vasti set di dati. Consente un ridimensionamento efficiente utilizzando la memoria combinata e la potenza computazionale di più GPU, il che è cruciale quando i modelli di allenamento con lunghe lunghezze di contesto o dati ad alta dimensione [5] [2].In sintesi, il parallelismo tensore migliora le prestazioni dei modelli DeepSeek ottimizzando l'utilizzo della memoria, aumentando il throughput computazionale, migliorando l'efficienza della comunicazione tra le GPU e consentendo la scalabilità per modelli più grandi. Questi fattori contribuiscono a rendere più efficaci i modelli DeepSeek nella gestione di compiti complessi nell'elaborazione del linguaggio naturale e altre applicazioni di intelligenza artificiale.
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[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-dusor-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