A tensor párhuzamosság jelentősen javítja a DeepSeek modellek teljesítményét azáltal, hogy optimalizálja a memóriafelhasználást és a számítási hatékonyságot mind az edzés, mind a következtetési szakaszok során. Itt működik:
Memóriahatékonyság
** A GPU-nkénti memóriaköltségek csökkentése: A tenzor párhuzamosság lehetővé teszi a modell súlyának és a közbenső tenzorok megosztását több GPU-nál. Ez az eloszlás csökkenti az egyes GPU -k memóriaterhelését, lehetővé téve a nagyobb modellek használatát anélkül, hogy túllépne a memória korlátozásait. Például, ha a tenzor párhuzamosságot használják, a rétegekben lévő nagy súlyú mátrixokat a GPU -k között osztják, ami lehetővé teszi a nagyobb kötegelt méretek és a kiterjedtebb modell -architektúrák hatékony felhasználását [2] [5].Javított számítási teljesítmény
** Fokozott áteresztőképesség a következtetések során: A többszörös GPU-k kihasználásával a tenzor párhuzamosság növelheti a modellek, például a DeepSeek-V2 maximális teljesítményét. Ez a modell akár 5,76 -szoros átadási növekedést ért el az elődjéhez, a DeepSeek 67B -hez képest, miközben fenntartja a versenyképes teljesítményt kevesebb aktivált paraméterrel [3]. A párhuzamos feldolgozási képesség lehetővé teszi a műveletek gyorsabb végrehajtását, amelyeket egyébként egy GPU korlátozások szűkítenek.Kommunikációs optimalizálás
** A GPU -k közötti hatékony koordináció: Noha a tenzor párhuzamosságához a GPU -k közötti kommunikáció szükséges az eredmények összesítése érdekében, a kommunikációs stratégiák fejlődése minimalizálta a fejeket. Az olyan technikák, mint például a kiegészítő veszteségmentes stratégiák a terheléselosztáshoz és az optimalizált keresztirányú kommunikációs kernelek, biztosítják, hogy a párhuzamos feldolgozás előnyei jelentős késések nélkül valósuljanak meg a GPU intergu-kommunikáció miatt [7] [4].Skálázhatóság
** Nagyobb modellek és adatok támogatása: A tenzor párhuzamosság különösen hasznos, ha nagyszabású modellekkel vagy kiterjedt adatkészletekkel foglalkozik. Ez lehetővé teszi a hatékony méretezést a többszörös GPU-k kombinált memóriájának és számítási teljesítményének felhasználásával, ami döntő jelentőségű, ha hosszú kontextushosszú vagy nagy dimenziós adatokkal rendelkező képzési modelleket edz [5] [2].Összefoglalva: a tensor párhuzamosság javítja a mélyöséges modellek teljesítményét azáltal, hogy optimalizálja a memória használatát, növeli a számítási teljesítményt, javítja a kommunikációs hatékonyságot a GPU -k között, és lehetővé teszi a nagyobb modellek méretezhetőségét. Ezek a tényezők hozzájárulnak ahhoz, hogy a DeepSeek modellek hatékonyabbá váljanak a természetes nyelvfeldolgozás és más AI alkalmazások összetett feladatainak kezelésében.
Idézetek:[1] https://www.deepspeed.ai/tutorials/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-ctual-cost-of-of-of-ofin.
[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