Тензорний паралелізм значно підвищує продуктивність моделей DeepSeek, оптимізуючи використання пам'яті та ефективність обчислень як під час навчальних, так і умовних фаз. Ось як це працює:
Ефективність пам'яті
** Скорочення витрат на пам'ять PER-GPU: Тензор паралелізм дозволяє розщеплювати модельні ваги та проміжні тензори по декількох графічних процесорах. Цей розподіл зменшує навантаження на пам'ять на окремих графічних процесорах, що дозволяє використовувати більші моделі, не перевищуючи межі пам'яті. Наприклад, при використанні паралелізму тензора великі ваги матриці в шарах поділяються між графічними процесорами, що дозволяє ефективно використовувати більші розміри партії та більш широкі модельні архітектури [2] [5].Покращена обчислювальна пропускна здатність
** Підвищена пропускна здатність під час висновку: Використовуючи кілька графічних процесорів, тензорний паралелізм може збільшити максимальну пропускну здатність генерації таких моделей, як DeepSeek-V2. Ця модель досягла збільшення пропускної здатності до 5,76 разів порівняно з попередником, DeepSeek 67B, зберігаючи конкурентоспроможні показники з меншою кількістю активованих параметрів [3]. Можливість паралельної обробки дозволяє швидше виконувати операції, які в іншому випадку будуть вузькі обмеження щодо одного GPU.Оптимізація комунікації
** Ефективна координація між графічними процесорами: Хоча паралелізм TENSOR вимагає спілкування між графічними процесорами для сукупності результатів, просування в стратегіях комунікацій мінімізовано накладні витрати. Такі методи, як стратегії, що не мають до допоміжних втрат, для балансування навантаження та оптимізованих ядра між вузловими зв'язками гарантують, що переваги паралельної обробки реалізуються без значних затримок через зв'язок між-GPU [7] [4].масштабованість
** Підтримка більших моделей та даних: Тензорний паралелізм є особливо корисним при роботі з масштабними моделями або великими наборами даних. Це дозволяє ефективно масштабувати, використовуючи комбіновану пам’ять та обчислювальну потужність декількох графічних процесорів, що має вирішальне значення, коли навчальні моделі з довгими довжиною контексту або високовимірними даними [5] [2].Підсумовуючи це, паралелізм тензора підвищує продуктивність моделей DeepSeek, оптимізуючи використання пам'яті, підвищення обчислювальної пропускної здатності, підвищення ефективності комунікації між графічними процесорами та забезпечення масштабованості для більших моделей. Ці фактори сприяють зробити моделі DeepSeek більш ефективними у виконанні складних завдань у обробці природних мов та інших програм AI.
Цитати:[1] https://www.deepspeed.ai/tutories/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-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/acions