O paralelismo do tensor aumenta significativamente o desempenho dos modelos Deepseek, otimizando o uso da memória e a eficiência computacional durante as fases de treinamento e inferência. Aqui está como funciona:
Eficiência de memória
** Redução dos custos de memória por GPU: o paralelismo do tensor permite a divisão de pesos do modelo e tensores intermediários em várias GPUs. Essa distribuição reduz a carga de memória nas GPUs individuais, permitindo o uso de modelos maiores sem exceder os limites de memória. Por exemplo, ao usar o paralelismo tensoras, grandes matrizes de peso nas camadas são divididas entre as GPUs, o que permite tamanhos de lote maiores e arquiteturas de modelos mais extensas a serem utilizadas efetivamente [2] [5].Taxa de transferência computacional aprimorada
** Taxa de transferência aprimorada durante a inferência: Ao alavancar várias GPUs, o paralelismo do tensor pode aumentar a taxa de transferência de geração máxima de modelos como Deepseek-V2. Esse modelo alcançou um impulso de taxa de transferência de até 5,76 vezes em comparação com seu antecessor, Deepseek 67b, mantendo o desempenho competitivo com menos parâmetros ativados [3]. A capacidade de processamento paralela permite uma execução mais rápida de operações que, de outra forma, seriam gargalos por limitações de GPU único.otimização de comunicação
** Coordenação eficiente entre as GPUs: embora o paralelismo do tensor exija a comunicação entre as GPUs para agregar resultados, os avanços nas estratégias de comunicação minimizaram a sobrecarga. Técnicas como estratégias auxiliares sem perdas para balanceamento de carga e kernels de comunicação cruzados otimizados garantem que os benefícios do processamento paralelo sejam realizados sem atrasos significativos devido à comunicação entre GPU [7] [4].escalabilidade
** Suporte para modelos e dados maiores: o paralelismo do tensor é particularmente benéfico ao lidar com modelos em larga escala ou conjuntos de dados extensos. Ele permite escala eficiente, utilizando a memória combinada e o poder computacional de múltiplas GPUs, o que é crucial ao treinar modelos com comprimentos de contexto longos ou dados de alta dimensão [5] [2].Em resumo, o paralelismo do tensor aumenta o desempenho dos modelos Deepseek, otimizando o uso da memória, aumentando o rendimento computacional, melhorando a eficiência da comunicação entre as GPUs e permitindo escalabilidade para modelos maiores. Esses fatores contribuem para tornar os modelos DeepSeek mais eficazes para lidar com tarefas complexas no processamento de linguagem natural e em outras aplicações de IA.
Citações:[1] https://www.deepspeed.ai/tutorials/automatomatic-tensor-paralelism/
[2] https://www.determined.ai/blog/tp
[3] https://arxiv.org/html/2405.04434v2
[4] https://www.interconnects.ai/p/deepseek-v3-and-the-tual-cost-of
[5] https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/model-parallel-core-features-v2-tensor-paralelism.html
[6] https://arxiv.org/html/2401.02954v1
[7] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[8] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-llm/actions