Tensor 병렬 처리는 훈련 및 추론 단계에서 메모리 사용 및 계산 효율성을 최적화함으로써 DeepSeek 모델의 성능을 크게 향상시킵니다. 여기에서 작동하는 방법 :
메모리 효율성
** GPU 당 메모리 비용 절감 : 텐서 병렬 처리는 여러 GPU에 걸쳐 모델 가중치와 중간 텐서를 분할 할 수 있습니다. 이 분포는 개별 GPU의 메모리 부담을 줄여 메모리 제한을 초과하지 않고 더 큰 모델을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 텐서 병렬 처리를 사용할 때, 층의 큰 가중치 매트릭스는 GPU로 나뉘어져 더 큰 배치 크기와보다 광범위한 모델 아키텍처가 효과적으로 활용 될 수 있습니다 [2] [5].전산 처리량 향상
** 추론 중 강화 된 처리량 : 여러 GPU를 활용하여 텐서 병렬 처리는 DeepSeek-V2와 같은 모델의 최대 생성 처리량을 증가시킬 수 있습니다. 이 모델은 전임자 인 DeepSeek 67B에 비해 최대 5.76 배의 처리량 부스트를 달성했으며, 활성화 된 매개 변수가 적은 경쟁력을 유지했습니다 [3]. 병렬 처리 기능을 사용하면 단일 GPU 제한에 의해 병목 현상이 더 빠른 작업을 더 빠르게 실행할 수 있습니다.커뮤니케이션 최적화
** GPU 간의 효율적인 조정 : 텐서 병렬 처리는 결과를 집계하기 위해 GPU 간의 의사 소통이 필요하지만 커뮤니케이션 전략의 발전은 오버 헤드를 최소화했습니다. 로드 밸런싱 및 최적화 된 크로스 노드 통신 커널을위한 보조 손실이없는 전략과 같은 기술은 GPU 간 통신으로 인해 상당한 지연없이 병렬 처리의 이점이 실현되도록 보장합니다 [7] [4].확장 성
** 더 큰 모델 및 데이터 지원 : 텐서 병렬 처리는 대규모 모델 또는 광범위한 데이터 세트를 다룰 때 특히 유리합니다. 다중 GPU의 결합 된 메모리와 계산 능력을 활용하여 효율적인 스케일링을 허용하는데, 이는 긴 컨텍스트 길이 또는 고차원 데이터를 갖는 모델을 훈련 할 때 중요합니다 [5] [2].요약하면, 텐서 병렬 처리는 메모리 사용을 최적화하고, 계산 처리량을 증가시키고, GPU 간의 통신 효율을 향상 시키며, 더 큰 모델의 확장 성을 가능하게하여 DeepSeek 모델의 성능을 향상시킵니다. 이러한 요소는 자연어 처리 및 기타 AI 응용 프로그램의 복잡한 작업을 처리하는 데 DeepSeek 모델을보다 효과적으로 만드는 데 기여합니다.
인용 :[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-be-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