Tensor -parallellisme forbedrer ytelsen til DeepSeek -modeller ved å optimalisere hukommelsesbruk og beregningseffektivitet i både trenings- og inferansefaser. Her er hvordan det fungerer:
Minneffektivitet
** Reduksjon av minnekostnader per GPU: Tensor-parallellisme tillater splitting av modellvekter og mellomliggende tensorer over flere GPU-er. Denne distribusjonen reduserer minnebelastningen på individuelle GPU -er, noe som muliggjør bruk av større modeller uten å overskride hukommelsesgrensene. For eksempel, når du bruker tensor -parallellisme, er store vektmatriser i lag delt mellom GPU -er, noe som gjør at større batchstørrelser og mer omfattende modellarkitekturer kan brukes effektivt [2] [5].forbedret beregningsgjennomstrømning
** Forbedret gjennomstrømning under inferens: Ved å utnytte flere GPU-er, kan tensor-parallellisme øke den maksimale generasjonsgjennomstrømningen av modeller som DeepSeek-V2. Denne modellen oppnådde et gjennomstrømningsøkning på opptil 5,76 ganger sammenlignet med forgjengeren, DeepSeek 67b, mens han opprettholdt konkurransedyktig ytelse med færre aktiverte parametere [3]. Den parallelle prosesseringsevnen muliggjør raskere utførelse av operasjoner som ellers vil bli flaskehalset av en-GPU-begrensninger.Kommunikasjonsoptimalisering
** Effektiv koordinering blant GPUer: Selv om tensor -parallellisme krever kommunikasjon mellom GPU -er for å samle resultater, har fremskritt i kommunikasjonsstrategier minimert overhead. Teknikker som hjelpestapsfrie strategier for belastningsbalansering og optimaliserte kommunikasjonskjerner på tvers av noder sikrer at fordelene med parallell prosessering realiseres uten vesentlige forsinkelser på grunn av inter-GPU-kommunikasjon [7] [4].skalerbarhet
** Støtte for større modeller og data: Tensor-parallellisme er spesielt gunstig når du arbeider med store modeller eller omfattende datasett. Det gir mulighet for effektiv skalering ved å bruke det kombinerte minnet og beregningskraften til flere GPU-er, noe som er avgjørende når treningsmodeller med lange kontekstlengder eller høydimensjonale data [5] [2].Oppsummert forbedrer Tensor -parallellitet ytelsen til DeepSeek -modeller ved å optimalisere hukommelsesbruk, øke beregningsgjennomstrømningen, forbedre kommunikasjonseffektiviteten blant GPU -er og muliggjøre skalerbarhet for større modeller. Disse faktorene bidrar til å gjøre DeepSeek -modeller mer effektive for å håndtere komplekse oppgaver i naturlig språkbehandling og andre AI -applikasjoner.
Sitasjoner:[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-lm/actions