Tensor Parallelizm znacznie zwiększa wydajność modeli Deepseek poprzez optymalizację zużycia pamięci i wydajności obliczeniowej zarówno podczas faz szkolenia, jak i wnioskowania. Tutaj, jak to działa:
Wydajność pamięci
** Redukcja kosztów pamięci na GPU: Parallelizm tensorowy pozwala na podział masy modelu i pośrednich tensorów na wiele GPU. Ten rozkład zmniejsza obciążenie pamięci na poszczególnych procesorach graficznych, umożliwiając użycie większych modeli bez przekraczania granic pamięci. Na przykład przy stosowaniu równoległości tensora macierze dużych masy warstw są podzielone między GPU, co pozwala na skuteczne wykorzystanie większych rozmiarów partii i bardziej rozległych architektury modeli [2] [5].Ulepszona przepustowość obliczeniowa
** Zwiększona przepustowość podczas wnioskowania: Wykorzystując wiele GPU, równoległość tensora może zwiększyć przepustowość maksymalnej generacji modeli takich jak Deepseek-V2. Model ten osiągnął zwiększenie przepustowości do 5,76 razy w porównaniu z jego poprzednikiem, Deepseek 67b, przy jednoczesnym zachowaniu wydajności konkurencyjnej przy mniejszej liczbie parametrów aktywowanych [3]. Możliwość przetwarzania równoległego pozwala na szybsze wykonywanie operacji, które w przeciwnym razie byłyby wąskie za pomocą ograniczeń pojedynczych GPU.Optymalizacja komunikacji
** Skuteczna koordynacja między GPU: Chociaż równoległość tensor wymaga komunikacji między GPU w celu agregowania wyników, postępy w strategiach komunikacyjnych zminimalizowały koszty ogólne. Techniki, takie jak strategie beztrosko beztrosko do równoważenia obciążenia i zoptymalizowane jądra komunikacji krzyżowej, zapewniają, że korzyści płynące z równoległego przetwarzania są realizowane bez znaczących opóźnień z powodu komunikacji między GPU [7] [4].Skalowalność
** Obsługa większych modeli i danych: Parallizm tensorowy jest szczególnie korzystny w przypadku modeli na dużą skalę lub rozległych zestawów danych. Umożliwia wydajne skalowanie, wykorzystując połączoną pamięć i moc obliczeniową wielu GPU, co jest kluczowe podczas treningu modeli z długościami kontekstu lub danych o wysokim wymiarach [5] [2].Podsumowując, równoległość tensorowa zwiększa wydajność modeli Deepseek poprzez optymalizację zużycia pamięci, zwiększenie przepustowości obliczeniowej, poprawę wydajności komunikacji między GPU i umożliwiając skalowalność większych modeli. Czynniki te przyczyniają się do zwiększenia skuteczności modeli Deepeek w zakresie obsługi złożonych zadań w zakresie przetwarzania języka naturalnego i innych aplikacji AI.
Cytaty:[1] https://www.deepspeed.ai/tutorials/automatic-tensor-parallelism/
[2] https://www.deterined.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-parallelim.html
[6] https://arxiv.org/html/2401.02954v1
[7] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[8] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-llm/actions