Tensor Parallelism ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดล Deepseek อย่างมีนัยสำคัญโดยการเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานหน่วยความจำและประสิทธิภาพการคำนวณระหว่างขั้นตอนการฝึกอบรมและการอนุมาน นี่คือวิธีการทำงาน:
ประสิทธิภาพของหน่วยความจำ
** การลดต้นทุนหน่วยความจำต่อ GPU: Tensor Parallelism ช่วยให้การแยกน้ำหนักของแบบจำลองและเทนเซอร์ระดับกลางใน GPU หลายตัว การแจกแจงนี้ช่วยลดภาระหน่วยความจำในแต่ละ GPU ทำให้สามารถใช้โมเดลขนาดใหญ่ได้โดยไม่ต้องเกินขีด จำกัด ของหน่วยความจำ ตัวอย่างเช่นเมื่อใช้เทนเซอร์คู่ขนานเมทริกซ์น้ำหนักขนาดใหญ่ในเลเยอร์จะถูกแบ่งออกเป็น GPU ซึ่งช่วยให้ขนาดแบทช์ขนาดใหญ่ขึ้นและสถาปัตยกรรมแบบจำลองที่ครอบคลุมมากขึ้นสามารถใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ [2] [5]ปรับปรุงปริมาณงานคำนวณ
** การปรับปรุงปริมาณงานในระหว่างการอนุมาน: โดยการใช้ประโยชน์จาก GPU หลายตัวเทนเซอร์คู่ขนานสามารถเพิ่มปริมาณงานสร้างสูงสุดของแบบจำลองเช่น Deepseek-V2 โมเดลนี้ได้รับการเพิ่มปริมาณงานสูงสุดถึง 5.76 เท่าเมื่อเทียบกับรุ่นก่อน Deepseek 67b ในขณะที่ยังคงประสิทธิภาพการแข่งขันโดยมีพารามิเตอร์เปิดใช้งานน้อยลง [3] ความสามารถในการประมวลผลแบบขนานช่วยให้สามารถดำเนินการได้เร็วขึ้นซึ่งอาจเป็นคอขวดได้โดยข้อ จำกัด GPU เดี่ยวการเพิ่มประสิทธิภาพการสื่อสาร
** การประสานงานที่มีประสิทธิภาพระหว่าง GPU: แม้ว่า Tensor Parallelism ต้องการการสื่อสารระหว่าง GPU เพื่อรวมผลลัพธ์ แต่ความก้าวหน้าในกลยุทธ์การสื่อสารได้ลดค่าใช้จ่าย เทคนิคต่าง ๆ เช่นกลยุทธ์การสูญเสียการสูญเสียสำหรับการโหลดบาลานซ์และการปรับแต่งการสื่อสารข้ามโหนดที่ดีที่สุดทำให้มั่นใจได้ว่าประโยชน์ของการประมวลผลแบบขนานจะเกิดขึ้นได้โดยไม่มีความล่าช้าอย่างมีนัยสำคัญเนื่องจากการสื่อสารระหว่าง GPU [7] [4]ความสามารถในการปรับขนาด
** การสนับสนุนสำหรับโมเดลและข้อมูลขนาดใหญ่: Tensor Parallelism นั้นเป็นประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อต้องรับมือกับโมเดลขนาดใหญ่หรือชุดข้อมูลที่กว้างขวาง ช่วยให้การปรับขนาดมีประสิทธิภาพโดยใช้หน่วยความจำรวมและพลังการคำนวณของ GPU หลายตัวซึ่งเป็นสิ่งสำคัญเมื่อโมเดลการฝึกอบรมที่มีความยาวบริบทยาวหรือข้อมูลมิติสูง [5] [2]โดยสรุปแล้วเทนเซอร์คู่ขนานช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดล Deepseek โดยการเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานหน่วยความจำเพิ่มปริมาณการคำนวณการปรับปรุงประสิทธิภาพการสื่อสารระหว่าง GPU และเปิดใช้งานความสามารถในการปรับขนาดสำหรับรุ่นที่มีขนาดใหญ่ขึ้น ปัจจัยเหล่านี้มีส่วนช่วยในการสร้างแบบจำลองที่ลึกลงไปในการจัดการงานที่ซับซ้อนในการประมวลผลภาษาธรรมชาติและแอพพลิเคชั่น AI อื่น ๆ
การอ้างอิง:[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-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