Paralelizmus tenzoru významne zvyšuje výkonnosť modelov DeepSeek optimalizáciou využitia pamäte a výpočtovej účinnosti počas tréningových aj inferenčných fáz. Takto to funguje:
Efektívnosť pamäte
** Zníženie nákladov na pamäť na GPU: Paralelizmus tenzoru umožňuje rozdelenie hmotností modelu a medziprodukty napätie na viacerých GPU. Táto distribúcia znižuje zaťaženie pamäte na jednotlivých GPU, čo umožňuje používanie väčších modelov bez prekročenia limitov pamäte. Napríklad pri použití tenzorového paralelizmu sú matice vo vrstvách vo vrstvách rozdelené medzi GPU, čo umožňuje efektívne využívanie väčších veľkostí šarží a rozsiahlejších architektúr modelov [2] [5].Vylepšená výpočtová priepustnosť
** Zvýšená priepustnosť počas inferencie: Využitím viacerých GPU môže tenzorový paralelizmus zvýšiť maximálnu priepustnosť modelov ako Deepseek-V2. Tento model dosiahol priepustnú podporu až 5,76 krát v porovnaní s jeho predchodcom Deepseek 67B, pričom si zachoval konkurenčný výkon s menším počtom aktivovaných parametrov [3]. Súbežná schopnosť spracovania umožňuje rýchlejšie vykonávanie operácií, ktoré by inak boli prerušené obmedzeniami s jedným GPU.Optimalizácia komunikácie
** Efektívna koordinácia medzi GPU: Aj keď tenzorový paralelizmus vyžaduje komunikáciu medzi GPU na súhrnné výsledky, pokrok v komunikačných stratégiách minimalizoval režijné náklady. Techniky, ako sú stratégie bez pomocného stráže na vyváženie záťaže a optimalizované komunikačné jadrá medzi uzlami zabezpečujú, že výhody paralelného spracovania sa realizujú bez významných oneskorení v dôsledku komunikácie medzi GPU [7] [4].škálovateľnosť
** Podpora pre väčšie modely a údaje: Paralelizmus Tensor je obzvlášť prospešný pri riešení rozsiahlych modelov alebo rozsiahlych súborov údajov. Umožňuje efektívne škálovanie využitím kombinovanej pamäte a výpočtovej sily viacerých GPU, čo je rozhodujúce pri tréningových modeloch s dlhými dĺžkami kontextu alebo vysokorozmernými údajmi [5] [2].Stručne povedané, tenzorový paralelizmus zvyšuje výkon modelov DeepSeek optimalizáciou využitia pamäte, zvýšením výpočtovej priepustnosti, zlepšením efektívnosti komunikácie medzi GPU a umožnením škálovateľnosti väčších modelov. Tieto faktory prispievajú k tomu, aby modely DeepSeek boli efektívnejšie pri riešení zložitých úloh pri spracovaní prirodzeného jazyka a iných aplikácií AI.
Citácie:[1] https://www.deepspeed.ai/tutorials/automatic-tensor-paralelism/
[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-paralralle-core-fore-forle-forfeatures-v2-tensor-paralelism.html
[6] https://arxiv.org/html/2401.02954V1
[7] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[8] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-llm/actions