| Pipeline Parallelismus významně zvyšuje škálovatelnost modelů DeepSeek, zejména implementací algoritmu Dualpipe. Tento inovativní přístup optimalizuje proces tréninku překrývajícím se výpočetní a komunikační fáze, které minimalizuje nečinný čas, který se často označuje jako „bubliny potrubí“, které se mohou objevit během modelového tréninku. Snížením těchto neefektivností může Deepseek udržovat vysokou propustnost dat ve více uzlech a dosáhnout téměř nulové komunikace během všeho všeho komunikace nezbytné pro distribuované školení [1] [3].
Algoritmus Dualpipe umožňuje, aby se modely Deepseek umožnily účinně měřítko v rozsahu napříč velkým počtem GPU tím, že zajišťuje, že se zvyšováním velikosti modelu zůstává poměr výpočtu k komunikaci konstantní. To je zásadní pro správu podstatných toků dat zapojených do školení velkých modelů, protože umožňuje jemnozrnné expertské využití při zachování nízkých komunikačních nákladů [3] [5]. Architektura také zahrnuje pokročilé techniky optimalizace paměti, které umožňují efektivní školení, aniž by se silně spoléhaly na paralelismus tenzoru, čímž se snížila celková spotřeba zdrojů [1] [5].
Navíc, Deepseekovo použití architektury směsi expertů (MOE) doplňuje paralelismus potrubí aktivací pouze podmnožiny parametrů (odborníků) během závěru. Tato selektivní aktivace nejen zachovává výpočetní zdroje, ale také zvyšuje účinnost parametrů, což umožňuje modelu škálovat až 671 miliard parametrů při zachování výkonu srovnatelné s menšími modely s menším počtem aktivních parametrů [2] [5]. Kombinace těchto architektonických inovací a efektivních strategií vyrovnávání zátěže dále upevňuje schopnost Deepseeka efektivně škálovat ve vysoce výkonných výpočetních prostředích [4] [6].
Celkově paralelismus potrubí v modelech Deepseek usnadňuje efektivnější využití výpočetních zdrojů a umožňuje školení větších modelů se sníženými náklady, což nakonec zvyšuje jejich škálovatelnost a výkon v různých aplikacích.
Citace:[1] https://adasci.org/deepseek-v3-expplaided-optimising-efficience-and-scale/
[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/deepseek-v3-llm/
[6] https://www.researchgate.net/publication/379694907_deepseek_llm_scaling_open-source_language_models_with_longtertertermism
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3
[8] https://ajithp.com/2025/01/26/deepseek-r1-ai-asoning/
[9] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v2-lite
[10] https://www.interconnects.ai/p/deepseek-v3-and-the-actual-cost-of