Tensor song song giúp tăng cường đáng kể hiệu suất của các mô hình DeepSeek bằng cách tối ưu hóa việc sử dụng bộ nhớ và hiệu quả tính toán trong cả hai giai đoạn đào tạo và suy luận. Đây là cách nó hoạt động:
Hiệu quả bộ nhớ
** Giảm chi phí bộ nhớ per-gpu: Song song tenxor cho phép phân tách các trọng số mô hình và các tenxơ trung gian trên nhiều GPU. Phân phối này làm giảm gánh nặng bộ nhớ đối với GPU riêng lẻ, cho phép sử dụng các mô hình lớn hơn mà không vượt quá giới hạn bộ nhớ. Ví dụ, khi sử dụng song song tenxơ, các ma trận trọng lượng lớn trong các lớp được chia cho GPU, cho phép kích thước lô lớn hơn và các kiến trúc mô hình rộng hơn được sử dụng hiệu quả [2] [5].Cải thiện thông lượng tính toán
** Thông lượng được tăng cường trong quá trình suy luận: Bằng cách tận dụng nhiều GPU, song song tenxơ có thể tăng thông lượng tạo tối đa của các mô hình như DeepSeek-V2. Mô hình này đã đạt được mức tăng thông lượng lên tới 5,76 lần so với người tiền nhiệm của nó, Deepseek 67b, trong khi vẫn duy trì hiệu suất cạnh tranh với các tham số được kích hoạt ít hơn [3]. Khả năng xử lý song song cho phép thực hiện nhanh hơn các hoạt động mà nếu không sẽ bị tắc nghẽn bởi các giới hạn GPU đơn.Tối ưu hóa giao tiếp
** Phối hợp hiệu quả giữa GPU: Mặc dù song song tenxơ đòi hỏi giao tiếp giữa GPU để tổng hợp kết quả, những tiến bộ trong chiến lược truyền thông đã giảm thiểu chi phí. Các kỹ thuật như chiến lược không mất phụ trợ để cân bằng tải và các hạt liên lạc chéo tối ưu hóa đảm bảo rằng lợi ích của việc xử lý song song được thực hiện mà không bị chậm trễ đáng kể do giao tiếp giữa các GPU [7] [4].Khả năng mở rộng
** Hỗ trợ cho các mô hình và dữ liệu lớn hơn: Sự song song tenxơ đặc biệt có lợi khi xử lý các mô hình quy mô lớn hoặc bộ dữ liệu rộng rãi. Nó cho phép chia tỷ lệ hiệu quả bằng cách sử dụng bộ nhớ kết hợp và sức mạnh tính toán của nhiều GPU, điều này rất quan trọng khi các mô hình đào tạo với độ dài ngữ cảnh dài hoặc dữ liệu chiều cao [5] [2].Tóm lại, song song tenxơ giúp tăng cường hiệu suất của các mô hình DeepSeek bằng cách tối ưu hóa việc sử dụng bộ nhớ, tăng thông lượng tính toán, cải thiện hiệu quả giao tiếp giữa GPU và cho phép khả năng mở rộng cho các mô hình lớn hơn. Những yếu tố này góp phần làm cho các mô hình Deepseek hiệu quả hơn trong việc xử lý các nhiệm vụ phức tạp trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các ứng dụng AI khác.
Trích dẫn:.
[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-parallelism.html
[6] https://arxiv.org/html/2401.02954v1
[7] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[8] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-llm/actions