Тензор параллелизм значительно повышает производительность моделей DeepSeek, оптимизируя использование памяти и вычислительную эффективность как на этапах обучения, так и на этапах вывода. Вот как это работает:
эффективность памяти
** Снижение затрат на память на GPU: параллелизм тензора позволяет расщеплять веса модели и промежуточных тензоров на нескольких графических процессорах. Это распределение уменьшает бремя памяти на отдельных графических процессорах, что позволяет использовать более крупные модели без превышения пределов памяти. Например, при использовании тензора параллелизма большие матрицы веса в слоях делятся между графическими процессорами, что позволяет эффективно использовать более широкие архитектуры моделей [2] [5].улучшенная вычислительная пропускная способность
** Повышенная пропускная способность во время вывода: путем использования нескольких графических процессоров параллелизм тензора может увеличить максимальную пропускную способность генерации моделей, таких как DeepSeek-V2. Эта модель достигла повышения пропускной способности до 5,76 раза по сравнению с его предшественником DeepSeek 67B, сохраняя при этом конкурентную производительность с меньшим количеством активированных параметров [3]. Возможность параллельной обработки позволяет более быстро выполнять операции, которые в противном случае были бы узкими местами в результате ограничений с одним GPU.Оптимизация связи
** Эффективная координация между графическими процессорами: хотя тензора параллелизма требует связи между графическими процессорами с агрегированными результатами, достижения в стратегиях коммуникации имеют минимизированные накладные расходы. Такие методы, как стратегии без вспомогательных убытков для балансировки нагрузки и оптимизированных перекрестных ядер связи, гарантируют, что преимущества параллельной обработки реализуются без существенных задержек из-за общения между GPU [7] [4].масштабируемость
** Поддержка более крупных моделей и данных: параллелизм тензора особенно полезна при работе с крупномасштабными моделями или обширными наборами данных. Это позволяет эффективно масштабировать, используя комбинированную память и вычислительную мощность множественных графических процессоров, что имеет решающее значение, когда обучают модели с длинной длиной контекста или высокоразмерными данными [5] [2].Таким образом, параллелизм тензора повышает производительность моделей DeepSeek за счет оптимизации использования памяти, повышения вычислительной пропускной способности, повышения эффективности связи между графическими процессорами и обеспечения масштабируемости для более крупных моделей. Эти факторы способствуют повышению моделей DeepSeek более эффективными для выполнения сложных задач в обработке естественного языка и других приложениях искусственного интеллекта.
Цитаты:[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-tenor-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