Tenzorna paralelizem znatno poveča delovanje modelov Deepseek z optimizacijo uporabe pomnilnika in računske učinkovitosti v fazah treninga in sklepanja. Tukaj deluje:
Učinkovitost pomnilnika
** Zmanjšanje stroškov pomnilnika na GPU: Tenzorna paralelizem omogoča cepljenje modelnih uteži in vmesnih tenzorjev na več GPU-jev. Ta porazdelitev zmanjšuje spominsko breme za posamezne GPU -je, kar omogoča uporabo večjih modelov brez preseganja omejitev pomnilnika. Na primer, pri uporabi tenzorske paralelizma so velike matrike teže v plasteh razdeljene med GPU, kar omogoča učinkovito uporabo večjih velikosti serije in obsežnejše arhitekture modelov [2] [5].Izboljšana računalniška prepustnost
** Izboljšana prepustnost med sklepom: Z uporabo več GPU-jev lahko tenzorjeva paralelizem poveča največjo proizvodnjo modelov, kot je Deepseek-V2. Ta model je dosegel povečanje pretoka do 5,76 -krat v primerjavi s predhodnikom Deepseek 67B, hkrati pa je ohranil tekmovalne zmogljivosti z manj aktiviranimi parametri [3]. Zmogljivost vzporedne obdelave omogoča hitrejše izvajanje operacij, ki bi jih sicer ozka z eno gpu omejitvami.Optimizacija komunikacije
** Učinkovita koordinacija med GPU: Čeprav tenzorna paralelizem zahteva komunikacijo med GPU -ji za združevanje rezultatov, je napredek v komunikacijskih strategijah zmanjšal režijske stroške. Tehnike, kot so pomožne strategije brez izgube za uravnoteženje obremenitve in optimizirana jedra med komunikacijo med vozliščem, zagotavljajo, da se prednosti vzporedne obdelave uresničijo brez pomembnih zamud zaradi komunikacije med GPU [7] [4].SCARITABILNOST
** Podpora za večje modele in podatke: Tenzorjeva paralelizem je še posebej koristna pri obravnavi obsežnih modelov ali obsežnih naborih podatkov. Omogoča učinkovito skaliranje z uporabo kombiniranega pomnilnika in računske moči več GPU-jev, kar je ključnega pomena pri vadbi modelov z dolgimi kontekstnimi dolžinami ali visokimi dimenzionalnimi podatki [5] [2].Če povzamemo, tenzorski paralelizem izboljšuje delovanje modelov Deepseek z optimizacijo porabe pomnilnika, povečanjem računalniške pretočne pretoke, izboljšanjem učinkovitosti komunikacije med GPU in omogoča razširljivost za večje modele. Ti dejavniki prispevajo k temu, da so modeli Deepseek učinkovitejši pri ravnanju s kompleksnimi nalogami pri obdelavi naravnega jezika in drugih aplikacijah AI.
Navedbe:[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-parallel-core-features-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