Tensör paralelliği, hem eğitim hem de çıkarım aşamaları sırasında bellek kullanımını ve hesaplama verimliliğini optimize ederek Deepseek modellerinin performansını önemli ölçüde artırır. İşte nasıl çalışır:
Bellek Verimliliği
** GPU başına azaltma bellek maliyetleri: Tensör paralelliği, model ağırlıklarının ve ara tensörlerin birden fazla GPU arasında bölünmesine izin verir. Bu dağılım, bireysel GPU'lar üzerindeki bellek yükünü azaltarak, bellek sınırlarını aşmadan daha büyük modellerin kullanılmasını sağlar. Örneğin, tensör paralelliği kullanılırken, katmanlardaki büyük ağırlık matrisleri GPU'lar arasında bölünür, bu da daha büyük parti boyutlarının ve daha kapsamlı model mimarilerin etkili bir şekilde kullanılmasına izin verir [2] [5].Geliştirilmiş hesaplama verimi
** Çıkarım Sırasında Geliştirilmiş Verim: Tensör paralelliği, çoklu GPU'lardan yararlanarak, Deepseek-V2 gibi modellerin maksimum üretim verimini artırabilir. Bu model, daha az aktif parametre ile rekabetçi performansı korurken, selefi Deepseek 67B'ye kıyasla 5.76 kata kadar bir verim artışı sağladı [3]. Paralel işleme kapasitesi, aksi takdirde tek GPU sınırlamaları ile darboğazlanacak işlemlerin daha hızlı yürütülmesini sağlar.İletişim Optimizasyonu
** GPU'lar arasında verimli koordinasyon: Tensör paralelliği GPU'lar arasında toplam sonuçlar arasında iletişim gerektirse de, iletişim stratejilerindeki ilerlemeler yükü en aza indirmiştir. Yük dengeleme ve optimize edilmiş düğümler arası iletişim çekirdekleri için yardımcı kayıpsız stratejiler gibi teknikler, paralel işlemenin faydalarının, GPU arası iletişim nedeniyle önemli gecikmeler olmadan gerçekleştirilmesini sağlar [7] [4].Ölçeklenebilirlik
** Daha büyük modeller ve veriler için destek: Tensör paralellik, büyük ölçekli modellerle veya kapsamlı veri kümeleriyle uğraşırken özellikle faydalıdır. Uzun bağlam uzunlukları veya yüksek boyutlu verilere sahip modelleri eğitirken çok önemli olan çoklu GPU'ların kombine belleği ve hesaplama gücünü kullanarak verimli ölçeklendirmeye izin verir [5] [2].Özetle, tensör paralelliği, bellek kullanımını optimize ederek, hesaplama verimini artırarak, GPU'lar arasındaki iletişim verimliliğini artırarak ve daha büyük modeller için ölçeklenebilirliği sağlayarak Deepseek modellerinin performansını arttırır. Bu faktörler, Deepseek modellerini doğal dil işleme ve diğer AI uygulamalarında karmaşık görevlerin ele alınmasında daha etkili hale getirmeye katkıda bulunur.
Alıntılar:[1] https://www.deepspeed.ai/tutorials/automatic-densor-parallelism/
[2] https://www.determined.ai/blog/tp
[3] https://arxiv.org/html/2405.04434v2
[4] https://www.interconnects.a/p/deepseek-v3-and-the-cual-cost-of
[5] https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/model-parallel-core-features-v2-tansor-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