Tensor -parallellism förbättrar avsevärt prestandan för Deepseek -modellerna genom att optimera minnesanvändning och beräkningseffektivitet under både tränings- och inferensfaser. Så här fungerar det:
Minneseffektivitet
** Minskning av minneskostnader per GPU: Tensor parallellism tillåter splittring av modellvikter och mellanliggande tensorer över flera GPU: er. Denna distribution minskar minnesbördan för enskilda GPU: er, vilket möjliggör användning av större modeller utan att överskrida minnesgränserna. Till exempel, när man använder tensorparallellism, delas stora viktmatriser i lager mellan GPU: er, vilket möjliggör större satsstorlekar och mer omfattande modellarkitekturer effektivt [2] [5].Förbättrad beräkningsgenomgång
** Förbättrad genomströmning under slutsatsen: Genom att utnyttja flera GPU: er kan tensorparallellism öka den maximala generationens genomströmning av modeller som Deepseek-V2. Denna modell uppnådde en genomströmningsökning på upp till 5,76 gånger jämfört med föregångaren, Deepseek 67B, samtidigt som den upprätthöll konkurrenskraftig prestanda med färre aktiverade parametrar [3]. Den parallella bearbetningsförmågan möjliggör snabbare genomförande av operationer som annars skulle vara flaskor med enstaka GPU-begränsningar.Kommunikationsoptimering
** Effektiv samordning mellan GPU: er: Även om tensorparallellism kräver kommunikation mellan GPU: er för att samla resultat, har framsteg i kommunikationsstrategier minimerat omkostnader. Tekniker som extra-förlustfria strategier för belastningsbalansering och optimerade kommunikationskärnor för korsnod säkerställer att fördelarna med parallell bearbetning realiseras utan betydande förseningar på grund av inter-GPU-kommunikation [7] [4].Skalbarhet
** Stöd för större modeller och data: Tensorparallellism är särskilt fördelaktigt när man hanterar storskaliga modeller eller omfattande datasätt. Det möjliggör effektiv skalning genom att använda det kombinerade minnet och beräkningskraften för flera GPU: er, vilket är avgörande när träningsmodeller med långa kontextlängder eller högdimensionella data [5] [2].Sammanfattningsvis förbättrar tensorparallellism prestandan för Deepseek -modellerna genom att optimera minnesanvändningen, öka beräkningsgenomströmningen, förbättra kommunikationseffektiviteten bland GPU: er och möjliggöra skalbarhet för större modeller. Dessa faktorer bidrar till att göra Deepseek -modellerna mer effektiva för att hantera komplexa uppgifter i naturligt språkbehandling och andra AI -applikationer.
Citeringar:[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.interconnect.ai/p/deepseek-v3-and-the-aktual-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-lm/actions