توازى خط الأنابيب يعزز بشكل كبير قابلية التوسع لنماذج DeepSeek ، خاصة من خلال تنفيذ خوارزمية DualPipe. يعمل هذا النهج المبتكر على تحسين عملية التدريب من خلال تداخل مراحل الحساب والاتصالات ، مما يقلل من وقت الخمول غالبًا ما يشار إليه باسم "فقاعات خطوط الأنابيب" التي يمكن أن تحدث أثناء التدريب النموذجي. من خلال الحد من أوجه القصور هذه ، يمكن لـ Deepseek الحفاظ على إنتاجية عالية من البيانات عبر عقد متعددة ، وتحقيق النفقات العامة للاتصالات شبه الصفر خلال الاتصالات الشاملة اللازمة للتدريب الموزع [1] [3].
تتيح خوارزمية DualPipe نماذج DeepSeek بفعالية عبر عدد كبير من وحدات معالجة الرسومات من خلال ضمان زيادة حجم النموذج ، تظل نسبة الحساب إلى التواصل ثابتًا. هذا أمر بالغ الأهمية لإدارة تدفقات البيانات الكبيرة المشاركة في تدريب النماذج الكبيرة ، لأنه يتيح استخدام الخبراء الدقيق مع الحفاظ على تكاليف الاتصال منخفضة [3] [5]. تتضمن الهندسة المعمارية أيضًا تقنيات تحسين الذاكرة المتقدمة ، والتي تسمح بالتدريب الفعال دون الاعتماد بشكل كبير على التوازي المتكرر ، مما يقلل من استهلاك الموارد الإجمالي [1] [5].
بالإضافة إلى ذلك ، فإن استخدام Deepseek لعمارة خليط الخبرة (MOE) يكمل خط الأنابيب من خلال تنشيط مجموعة فرعية فقط من المعلمات (الخبراء) أثناء الاستدلال. لا يحفظ هذا التنشيط الانتقائي الموارد الحسابية فحسب ، بل يعزز أيضًا كفاءة المعلمة ، مما يسمح للنموذج بتوسيع ما يصل إلى 671 مليار معلمة مع الحفاظ على الأداء مماثلة للنماذج الأصغر مع عدد أقل من المعلمات النشطة [2] [5]. مزيج من هذه الابتكارات المعمارية واستراتيجيات موازنة التحميل الفعالة يعزز قدرة Deepseek على التوسع بفعالية في بيئات الحوسبة عالية الأداء [4] [6].
بشكل عام ، يسهل التوازي في خط الأنابيب في نماذج DeepSeek الاستخدام الأكثر كفاءة للموارد الحسابية ويسمح بتدريب نماذج أكبر على التكاليف المنخفضة ، مما يعزز في النهاية قابلية التوسع وأدائها في مختلف التطبيقات.
الاستشهادات:[1]
[2] https://aclanthology.org/2024.acl-long.70.pdf
[3] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[4] https://arxiv.org/html/2401.02954v1
[5] https://www.infoq.com/news/2025/01/deepeek-v3-llm/
[6] https://www.researchgate.net/publication/379694907_deepseek_llm_scaling_open-source_language_models_with_longermism
[7] https://huggingface.co/Deepseek-ai/deepeek-v3
[8]
[9] https://huggingface.co/Deepseek-ai/deepeek-v2-lite
[10] https://www.interconnects.ai/p/deepseek-v3-and-the-actual-cost-of