テンソル並列症は、deepseekモデルのパフォーマンスをどのように改善しますか

##メモリ効率
** GPUごとのメモリコストの削減：テンソル並列性により、複数のGPUにわたるモデル重量と中間テンソルの分割が可能になります。この分布により、個々のGPUのメモリ負担が軽減され、メモリ制限を超えることなく、より大きなモデルの使用が可能になります。たとえば、テンソル並列性を使用する場合、レイヤーの大きな重みマトリックスがGPUに分割され、より大きなバッチサイズとより広範なモデルアーキテクチャを効果的に利用できるようにします[2] [5]。

##計算スループットの改善
**推論中のスループットの強化：複数のGPUを活用することにより、テンソル並列性は、DeepSeek-V2などのモデルの最大生成スループットを増加させる可能性があります。このモデルは、前任者のDeepSeek 67bと比較して最大5.76倍のスループットブーストを達成し、より少ないアクティブ化されたパラメーターで競争力のあるパフォーマンスを維持しました[3]。並列処理機能により、シングルGPUの制限によってボトルネックされる操作のより速い実行が可能になります。

##通信最適化
** GPU間の効率的な調整：テンソル並列性には、GPU間の通信が結果を集約する必要がありますが、通信戦略の進歩はオーバーヘッドを最小限に抑えます。負荷分散および最適化されたクロスノード通信カーネルのための補助ロスフリー戦略などの手法により、GPU間通信による大幅な遅延なしに並列処理の利点が実現されることが保証されます[7] [4]。

##スケーラビリティ
**大規模なモデルとデータのサポート：大規模なモデルまたは広範なデータセットを扱う場合、テンソル並列性は特に有益です。複数のGPUの複合メモリと計算能力を利用することにより、効率的なスケーリングを可能にします。これは、長いコンテキストの長さまたは高次元データを持つモデルをトレーニングする場合に重要です[5] [2]。

要約すると、テンソルの並列性は、メモリの使用量を最適化し、計算スループットの増加、GPU間の通信効率の向上、より大きなモデルのスケーラビリティを可能にすることにより、DeepSeekモデルのパフォーマンスを向上させます。これらの要因は、自然言語処理やその他のAIアプリケーションの複雑なタスクの処理において、DeepSeekモデルをより効果的にすることに貢献しています。