Paralelismul tensor îmbunătățește în mod semnificativ performanța modelelor Deepseek prin optimizarea utilizării memoriei și a eficienței computationale atât în fazele de instruire, cât și în inferență. Iată cum funcționează:
Eficiența memoriei
** Reducerea costurilor de memorie per-gpu: paralelismul tensor permite împărțirea greutăților modelului și a tensorilor intermediari pe mai multe GPU. Această distribuție reduce povara de memorie a GPU -urilor individuale, permițând utilizarea unor modele mai mari, fără a depăși limitele de memorie. De exemplu, atunci când se utilizează paralelismul tensor, matricele mari de greutate în straturi sunt împărțite între GPU, ceea ce permite utilizarea eficientă a dimensiunilor de lot mai mari și a arhitecturilor model mai extinse [2] [5].debit de calcul îmbunătățit
** Randament îmbunătățit în timpul inferenței: prin utilizarea mai multor GPU-uri, paralelismul tensor poate crește debitul maxim de generare a modelelor precum Deepseek-V2. Acest model a obținut un impuls de randament de până la 5,76 ori în comparație cu predecesorul său, Deepseek 67B, menținând în același timp performanțe competitive cu mai puțini parametri activați [3]. Capacitatea de procesare paralelă permite o execuție mai rapidă a operațiunilor care altfel ar fi blocat prin limitări unice-GPU.Optimizarea comunicării
** Coordonarea eficientă între GPU: Deși paralelismul tensor necesită comunicarea între GPU -uri pentru a agreta rezultatele, avansările în strategiile de comunicare au redus cheltuielile generale. Tehnicile precum strategiile fără pierdere auxiliare pentru echilibrarea sarcinii și sâmburele de comunicare încrucișată optimizate se asigură că beneficiile procesării paralele sunt realizate fără întârzieri semnificative din cauza comunicării inter-GPU [7] [4].Scalabilitate
** Suport pentru modele și date mai mari: paralelismul tensor este deosebit de benefic atunci când aveți de-a face cu modele pe scară largă sau seturi de date extinse. Permite o scalare eficientă prin utilizarea memoriei combinate și a puterii de calcul a mai multor GPU-uri, ceea ce este crucial atunci când modele de antrenament cu lungimi lungi de context sau date de înaltă dimensiune [5] [2].În rezumat, paralelismul tensor îmbunătățește performanța modelelor Deepseek prin optimizarea utilizării memoriei, creșterea debitului de calcul, îmbunătățind eficiența comunicării între GPU și permițând scalabilitatea pentru modele mai mari. Acești factori contribuie la eficiența modelelor Deepseek în gestionarea sarcinilor complexe în procesarea limbajului natural și în alte aplicații AI.
Citări:[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-llm/actions