Pijplijnparallellisme verbetert de schaalbaarheid van deepseek -modellen aanzienlijk, met name door de implementatie van het DualPipe -algoritme. Deze innovatieve aanpak optimaliseert het trainingsproces door berekenings- en communicatiefasen te overlappen, die de inactieve tijd minimaliseert, vaak aangeduid als "pijplijnbellen" die kunnen optreden tijdens de modeltraining. Door deze inefficiënties te verminderen, kan DeepSeek een hoge doorvoer van gegevens over meerdere knooppunten behouden, waardoor bijna nul communicatie overhead wordt bereikt tijdens alles-tot-all-communicatie die nodig is voor gedistribueerde training [1] [3].
Met het DualPipe-algoritme kunnen deepseek-modellen effectief schalen over een groot aantal GPU's door ervoor te zorgen dat naarmate de modelgrootte toeneemt, de berekening-communicatieverhouding constant blijft. Dit is cruciaal voor het beheren van de substantiële gegevensstromen die betrokken zijn bij het trainen van grote modellen, omdat het een fijnkorrelige expertgebruik mogelijk maakt, terwijl de communicatiekosten laag worden gehouden [3] [5]. De architectuur bevat ook geavanceerde technieken voor geheugenoptimalisatie, die effectieve training mogelijk maken zonder sterk te vertrouwen op tensor parallellisme, waardoor het algemene consumptie van hulpbronnen wordt verminderd [1] [5].
Bovendien vormt deepseek's gebruik van mengsel-van-experts (MOE) architectuur een aanvulling op pijplijnparallellisme door alleen een subset van parameters (experts) te activeren tijdens inferentie. Deze selectieve activering behoudt niet alleen computationele bronnen, maar verbetert ook de parameterefficiëntie, waardoor het model maximaal 671 miljard parameters kan schalen met behoud van prestaties die vergelijkbaar zijn met kleinere modellen met minder actieve parameters [2] [5]. De combinatie van deze architecturale innovaties en efficiënte strategieën voor belastingsverdeling stolt verder het vermogen van DeepSeek om effectief op te schalen in high-performance computeromgevingen [4] [6].
Over het algemeen vergemakkelijkt het parallellisme van pijplijn in DeepSeek -modellen een efficiënter gebruik van computationele bronnen en zorgt voor de training van grotere modellen tegen lagere kosten, waardoor hun schaalbaarheid en prestaties in verschillende toepassingen uiteindelijk worden verbeterd.
Citaten:[1] https://adasci.org/deepseek-v3-explaed-optimizing-efficiency-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_longtermism
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3
[8] https://ajithp.com/2025/01/26/deepseek-r1-ai-raDing/
[9] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v2-lite
[10] https://www.interconnects.ai/p/deepseek-v3-and-the-actual-cost-