Tensora paralēlisms ievērojami uzlabo DeepSEEK modeļu veiktspēju, optimizējot atmiņas izmantošanu un skaitļošanas efektivitāti gan apmācības, gan secinājumu fāzēs. Lūk, kā tas darbojas:
Atmiņas efektivitāte
** Per-GPU atmiņas izmaksu samazināšana: Tensora paralēlisms ļauj sadalīt modeļa svarus un starpposma tenzorus vairākos GPU. Šis sadalījums samazina atsevišķu GPU atmiņas slogu, ļaujot izmantot lielākus modeļus, nepārsniedzot atmiņas ierobežojumus. Piemēram, lietojot tensoru paralēlismu, lielas svara matricas slāņos tiek sadalītas starp GPU, kas ļauj efektīvi izmantot lielākus partijas izmērus un plašākas modeļa arhitektūras [2] [5].Uzlabota skaitļošanas caurlaidspēja
** Paaugstināta caurlaidspēja secinājumu laikā: izmantojot vairākus GPU, tensors paralēlisms var palielināt tādu modeļu kā DeepSEEK-V2 maksimālās ģenerēšanas caurlaidspēju. Šis modelis sasniedza caurlaidspējas stimulu līdz 5,76 reizēm, salīdzinot ar tā priekšgājēju DeepSeek 67B, vienlaikus saglabājot konkurences veiktspēju ar mazāk aktivizētiem parametriem [3]. Paralēlā apstrādes spēja ļauj ātrāk veikt operācijas, kuras citādi sašaurinātu ar vienu GPU ierobežojumiem.Komunikācijas optimizācija
** Efektīva koordinācija starp GPU: Lai arī tenzors paralēlismam prasa komunikāciju starp GPU, lai apkopotu rezultātus, komunikācijas stratēģiju sasniegumi ir samazinājuši pieskaitāmās izmaksas. Tādas metodes kā slodzes līdzsvarošanas un optimizēto starpnozaru sakaru kodolu stratēģijas bez zaudējumiem nodrošina, ka paralēlās apstrādes priekšrocības tiek realizētas bez ievērojamas kavēšanās starp GPU komunikācijas starp GPU [7] [4].mērogojamība
** Atbalsts lielākiem modeļiem un datiem: Tensora paralēlisms ir īpaši izdevīgs, strādājot ar liela mēroga modeļiem vai plašām datu kopām. Tas ļauj efektīvi mērogot, izmantojot vairāku GPU kombinēto atmiņu un skaitļošanas jaudu, kas ir ļoti svarīgi, ja apmācības modeļos ar garu konteksta garumu vai augstas dimensijas datiem [5] [2].Rezumējot, tensors paralēlisms uzlabo DeepSEEK modeļu veiktspēju, optimizējot atmiņas izmantošanu, palielinot skaitļošanas caurlaidspēju, uzlabojot komunikācijas efektivitāti starp GPU un nodrošinot mērogojamību lielākiem modeļiem. Šie faktori veicina DeepSeek modeļu efektīvāku, veicot sarežģītus uzdevumus dabiskās valodas apstrādē un citās AI lietojumprogrammās.
Atsauces:[1] https://www.deepspeed.ai/tutorials/automatic-tensor-parallisms/
[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-izmaksas
[5] https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/model-parallel-core-features-v2-tensor-parallism.html
[6] https://arxiv.org/html/2401.02954v1
[7] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[8] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-llm/actions