Tensoro paralelizmas žymiai padidina „Deepseee“ modelių našumą, optimizuodamas atminties naudojimą ir skaičiavimo efektyvumą mokymo ir išvadų etapuose. Čia kaip tai veikia:
Atminties efektyvumas
** Sumažėjęs per GPU atminties išlaidas: Tensoro paralelizmas leidžia padalinti modelio svorius ir tarpinius tenzorius per kelis GPU. Šis pasiskirstymas sumažina atminties naštą atskiroms GPU, leidžiančias naudoti didesnius modelius neviršijant atminties ribų. Pavyzdžiui, naudojant tensoro paralelizmą, didelės svorio matricos sluoksniuose yra padalintos tarp GPU, o tai leidžia efektyviai panaudoti didesnius partijų dydžius ir platesnes modelio architektūras [2] [5].patobulintas skaičiavimo pralaidumas
** Patobulintas pralaidumas išvadų metu: panaudojant kelis GPU, tenzorių paralelizmas gali padidinti maksimalų modelių, tokių kaip „Deepseek-V2“, gamybos pralaidumą. Šis modelis padidino pralaidumo padidėjimą iki 5,76 karto, palyginti su jo pirmtaku „Deepseek 67B“, išlaikant konkurencinius rezultatus su mažiau aktyvuotų parametrų [3]. Lygiagrečios apdorojimo galimybės leidžia greičiau vykdyti operacijas, kurias priešingu atveju kliūtų vienos GPU apribojimai.Ryšio optimizavimas
** Efektyvus GPU koordinavimas: Nors tensoris lygiagrečiai reikalauja bendravimo tarp GPU, kad būtų galima apibendrinti rezultatus, komunikacijos strategijų pažanga sumažino pridėtines išlaidas. Tokios technikos, kaip pagalbinės nuostolių be apkrovos balansavimo ir optimizuotų kryžminių mazgų ryšio branduolių strategijos užtikrina, kad lygiagrečios apdorojimo nauda būtų realizuojama nedelsiant dėl reikšmingų vėlavimų dėl tarp GPU komunikacijos [7] [4].mastelio keitimas
** Palaikymas didesniems modeliams ir duomenims: Tensoro paralelizmas yra ypač naudingas dirbant su didelio masto modeliais ar išsamiais duomenų rinkiniais. Tai leidžia efektyviai padidinti mastelį, naudojant kelių GPU kombinuotą atmintį ir skaičiavimo galią, kuri yra labai svarbi, kai treniruočių modeliai, turintys ilgą konteksto ilgį ar aukšto matmens duomenis [5] [2].Apibendrinant galima pasakyti, kad tensoro paralelizmas pagerina „Deepseee“ modelių veikimą optimizuodama atminties naudojimą, padidindama skaičiavimo pralaidumą, pagerindamas ryšių efektyvumą tarp GPU ir įgalinant didesnių modelių mastelį. Šie veiksniai prisideda prie to, kad „DeepSeee“ modeliai būtų veiksmingesni tvarkant sudėtingas užduotis natūralios kalbos apdorojimo ir kitose AI programose.
Citatos:[1] https://www.deepspeed.ai/tutorials/automatic-tensor-parallelim/
[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-parallelim.html
[6] https://arxiv.org/html/2401.02954v1
[7] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[8] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-llm/actions