Tensor Parallelism secara signifikan meningkatkan kinerja model Deepseek dengan mengoptimalkan penggunaan memori dan efisiensi komputasi selama fase pelatihan dan inferensi. Begini cara kerjanya:
Efisiensi memori
** Pengurangan biaya memori per-gpu: paralelisme tensor memungkinkan pemisahan bobot model dan tensor menengah di beberapa GPU. Distribusi ini mengurangi beban memori pada GPU individu, memungkinkan penggunaan model yang lebih besar tanpa melebihi batas memori. Misalnya, saat menggunakan paralelisme tensor, matriks berat yang besar dalam lapisan dibagi di antara GPU, yang memungkinkan ukuran batch yang lebih besar dan arsitektur model yang lebih luas untuk digunakan secara efektif [2] [5].throughput komputasi yang ditingkatkan
** Peningkatan throughput selama inferensi: Dengan memanfaatkan beberapa GPU, paralelisme tensor dapat meningkatkan throughput generasi maksimum model seperti Deepseek-V2. Model ini mencapai peningkatan throughput hingga 5,76 kali dibandingkan dengan pendahulunya, Deepseek 67B, sambil mempertahankan kinerja kompetitif dengan lebih sedikit parameter yang diaktifkan [3]. Kemampuan pemrosesan paralel memungkinkan pelaksanaan operasi yang lebih cepat yang jika tidak akan dihinakan oleh batasan-GPU tunggal.Optimalisasi Komunikasi
** Koordinasi yang efisien di antara GPU: Meskipun paralelisme tensor membutuhkan komunikasi antara GPU untuk menggabungkan hasil, kemajuan dalam strategi komunikasi telah meminimalkan overhead. Teknik-teknik seperti strategi bebas-kehilangan-kehilangan untuk penyeimbangan beban dan kernel komunikasi silang yang dioptimalkan memastikan bahwa manfaat pemrosesan paralel direalisasikan tanpa penundaan yang signifikan karena komunikasi antar-GPU [7] [4].skalabilitas
** Dukungan untuk model dan data yang lebih besar: paralelisme tensor sangat bermanfaat ketika berurusan dengan model skala besar atau set data yang luas. Ini memungkinkan untuk penskalaan yang efisien dengan menggunakan memori gabungan dan kekuatan komputasi dari beberapa GPU, yang sangat penting ketika model pelatihan dengan panjang konteks yang panjang atau data dimensi tinggi [5] [2].Singkatnya, paralelisme tensor meningkatkan kinerja model Deepseek dengan mengoptimalkan penggunaan memori, meningkatkan throughput komputasi, meningkatkan efisiensi komunikasi di antara GPU, dan memungkinkan skalabilitas untuk model yang lebih besar. Faktor -faktor ini berkontribusi untuk membuat model deepseek lebih efektif dalam menangani tugas -tugas kompleks dalam pemrosesan bahasa alami dan aplikasi AI lainnya.
Kutipan:[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