Pipeline Parallelism forbedrer skalerbarheden af dybseek -modeller markant, især gennem implementeringen af DualPipe -algoritmen. Denne innovative tilgang optimerer træningsprocessen ved at overlappe beregnings- og kommunikationsfaser, der minimerer ledig tid - ofte benævnt "rørledningsbobler", der kan forekomme under modeltræning. Ved at reducere disse ineffektiviteter kan DeepSeek opretholde en høj gennemstrømning af data på tværs af flere noder, hvilket opnås næsten nul kommunikationsomkostninger under alt-til-alle-kommunikation, der er nødvendig for distribueret træning [1] [3].
DualPipe-algoritmen tillader dybseek-modeller at skalere effektivt på tværs af et stort antal GPU'er ved at sikre, at når modelstørrelsen øges, forbliver beregning-til-kommunikationsforholdet konstant. Dette er afgørende for styring af de betydelige datastrømme, der er involveret i uddannelse af store modeller, da det muliggør finkornet ekspertudnyttelse, mens kommunikationsomkostningerne er lave [3] [5]. Arkitekturen indeholder også avancerede hukommelsesoptimeringsteknikker, som giver mulighed for effektiv træning uden at stole stærkt på tensor -parallelisme og derved reducere det samlede ressourceforbrug [1] [5].
Derudover supplerer Deepseeks brug af blanding af eksperter (MOE) arkitektur rørledning parallelisme ved kun at aktivere en undergruppe af parametre (eksperter) under inferens. Denne selektive aktivering bevarer ikke kun beregningsressourcer, men forbedrer også parametereffektiviteten, hvilket gør det muligt for modellen at skalere op til 671 milliarder parametre, samtidig med at ydelsen kan sammenlignes med mindre modeller med færre aktive parametre [2] [5]. Kombinationen af disse arkitektoniske innovationer og effektive belastningsafbalanceringsstrategier størkner DEMELSEEKs evne til at skalere effektivt i højtydende computermiljøer [4] [6].
Generelt letter rørledningen parallelisme i Deepseek -modeller en mere effektiv anvendelse af beregningsressourcer og muliggør uddannelse af større modeller til reducerede omkostninger, hvilket i sidste ende forbedrer deres skalerbarhed og ydeevne i forskellige applikationer.
Citater:[1] https://adasci.org/deepseek-v3-explained-optimizing-efficiency-andscal/
[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_longtermism
[7] https://huggingface.co/deepseek-i/deepseek-v3
[8] https://ajithp.com/2025/01/26/deepseek-r1-i-reasoning/
[9] https://huggingface.co/deepseek-i/deepseek-v2-lite
[10] https://www.interconnects.ai/p/deepseek-v3-and-the-e-the-costual-cost- af