El paralelismo tensor mejora significativamente el rendimiento de los modelos Deepseek al optimizar el uso de la memoria y la eficiencia computacional durante las fases de entrenamiento e inferencia. Así es como funciona:
Eficiencia de memoria
** Reducción de los costos de memoria por GPU: el paralelismo del tensor permite la división de pesos del modelo y tensores intermedios en múltiples GPU. Esta distribución reduce la carga de memoria en las GPU individuales, lo que permite el uso de modelos más grandes sin exceder los límites de memoria. Por ejemplo, cuando se usa el paralelismo tensor, las matrices de gran peso en las capas se dividen entre las GPU, lo que permite que se utilicen tamaños de lotes más grandes y arquitecturas de modelos más extensas de manera efectiva [2] [5].Mejorado rendimiento computacional
** MEJORADO MEJORADO durante la inferencia: al aprovechar múltiples GPU, el paralelismo del tensor puede aumentar el rendimiento máximo de generación de modelos como Deepseek-V2. Este modelo logró un aumento de rendimiento de hasta 5.76 veces en comparación con su predecesor, Deepseek 67b, al tiempo que mantiene el rendimiento competitivo con menos parámetros activados [3]. La capacidad de procesamiento paralelo permite una ejecución más rápida de operaciones que de otro modo serían cuello de botella por limitaciones de una sola GPU.Optimización de comunicación
** Coordinación eficiente entre las GPU: aunque el paralelismo tensorial requiere la comunicación entre las GPU para agregar resultados, los avances en las estrategias de comunicación han minimizado las sobrecargas. Las técnicas como las estrategias sin pérdida auxiliar de la pérdida auxiliar para el equilibrio de carga y los núcleos optimizados de comunicación de nodos cruzados aseguran que los beneficios del procesamiento paralelo se realicen sin demoras significativas debido a la comunicación entre GPU [7] [4].escalabilidad
** Soporte para modelos y datos más grandes: el paralelismo tensor es particularmente beneficioso cuando se trata de modelos a gran escala o conjuntos de datos extensos. Permite una escala eficiente utilizando la memoria combinada y la potencia computacional de múltiples GPU, lo cual es crucial cuando se entrenan modelos con largas longitudes de contexto o datos de alta dimensión [5] [2].En resumen, el paralelismo tensor mejora el rendimiento de los modelos Deepseek al optimizar el uso de la memoria, aumentar el rendimiento computacional, mejorar la eficiencia de la comunicación entre las GPU y permitir la escalabilidad para modelos más grandes. Estos factores contribuyen a hacer que los modelos Deepseek sean más efectivos para manejar tareas complejas en el procesamiento del lenguaje natural y otras aplicaciones de IA.
Citas:[1] https://www.deepspeed.ai/tutorials/automatic-tensor-parlelism/
[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-feature-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/acciones