Siin on see, kuidas see töötab:
Mälu efektiivsus
** Per-GPU mälukulude vähendamine: tensor-paralleelsus võimaldab mudeli kaalu ja keskmise tensode jagamist mitme GPU-s. See jaotus vähendab individuaalsete GPU -de mälukoormust, võimaldades kasutada suuremaid mudeleid ilma mälupiire ületamata. Näiteks tensor -parallelismi kasutamisel jagunevad kihtides suured kaalumaatriksid GPU -de vahel, mis võimaldab tõhusalt kasutada suuremaid partiisuurusi ja ulatuslikumaid mudeli arhitektuure [2] [5].Täiustatud arvutuslik läbilaskevõime
** Täiustatud läbilaskevõime järelduste ajal: mitme GPU abil võib tensori paralleelsus suurendada selliste mudelite nagu Deepseek-V2 maksimaalset genereerimist. See mudel saavutas läbilaskevõime suurendamise kuni 5,76 korda võrreldes selle eelkäija Deepseek 67b -ga, säilitades samal ajal konkurentsivõimelised jõudluse vähem aktiveeritud parameetritega [3]. Paralleelne töötlemisvõimalus võimaldab toiminguid kiiremat täita, mis muidu kitsastatakse ühe GPU piirangute abil.Suhtluse optimeerimine
** Tõhus koordineerimine GPU -de vahel: kuigi tensor -parallelism nõuab tulemuste koondamiseks GPU -de vahelist suhtlust, on kommunikatsioonistrateegiate edusammud üldkulud minimeerinud. Sellised tehnikad nagu lisakaotusevabad strateegiad koormuse tasakaalustamiseks ja optimeeritud sõlmedevaheline kommunikatsioonituumad tagavad, et paralleelse töötlemise eelised realiseeruvad ilma GPU-sisese suhtluse tõttu oluliste viivitusteta [7] [4].skaleeritavus
** Suuremate mudelite ja andmete tugi: tensor-parallelism on eriti kasulik suuremahuliste mudelite või ulatuslike andmekogumitega tegelemisel. See võimaldab tõhusat skaleerimist, kasutades mitme GPU kombineeritud mälu ja arvutuslikku võimsust, mis on ülioluline pikkade kontekstipikkuste või kõrgmõõtmeliste andmetega treenimisel [5] [2].Kokkuvõtlikult suurendab tensor -parallelism DeepSfek mudelite jõudlust, optimeerides mälu kasutamist, suurendades arvutuslikku läbilaskevõimet, parandades GPU -de suhtlemise tõhusust ja võimaldades suuremate mudelite mastaapsust. Need tegurid aitavad muuta DeepSEEK -mudelid tõhusamaks loomuliku keele töötlemise ja muude AI -rakenduste keerukate ülesannete käsitlemisel.
Tsitaadid:]
[2] https://www.determenined.ai/blog/tp
[3] https://arxiv.org/html/2405.04434v2
]
]
[6] https://arxiv.org/html/2401.02954v1
[7] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[8] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-llm/actions