Putkilinjan rinnakkaisuus parantaa merkittävästi Deepseek -mallien skaalautuvuutta, etenkin kaksopipe -algoritmin toteuttamisen avulla. Tämä innovatiivinen lähestymistapa optimoi koulutusprosessin päällekkäisellä laskenta- ja viestintävaiheissa, mikä minimoi tyhjäkäynnillä, jota usein kutsutaan "putkilinjan kupliksi" Â, joita voi tapahtua mallikoulutuksen aikana. Vähentämällä näitä tehottomuuksia, Deepseek voi ylläpitää suurta datan läpäisyä useiden solmujen välillä saavuttaen lähes nollan viestinnän yleiskustannukset kaiken jakautuneeseen koulutukseen tarvittavan viestinnän aikana [1] [3].
Dualpipe-algoritmi antaa Deepseek-mallien skaalata tehokkaasti suuren määrän GPU: ita varmistamalla, että mallin koon kasvaessa laskenta-kommunikointisuhde pysyy vakiona. Tämä on ratkaisevan tärkeää suurten mallien kouluttamiseen liittyvien merkittävien tietovirtojen hallinnassa, koska se mahdollistaa hienorakeisen asiantuntijoiden käytön pitäen samalla viestintäkustannukset alhaisina [3] [5]. Arkkitehtuuriin sisältyy myös edistyneitä muistin optimointitekniikoita, jotka mahdollistavat tehokkaan koulutuksen luottamatta voimakkaasti tenorin rinnakkaisuuteen, vähentäen siten resurssien yleistä kulutusta [1] [5].
Lisäksi Deepekeekin käyttötarjousarkkitehtuuri (MOE) -arkkitehtuuri täydentää putkilinjan rinnakkaisuutta aktivoimalla vain parametrien (asiantuntijoiden) alaryhmän päätelmien aikana. Tämä selektiivinen aktivointi ei vain säästä laskennallisia resursseja, vaan myös parantaa parametrien tehokkuutta, jolloin malli voi skaalata jopa 671 miljardia parametria samalla kun säilyttää suorituskykyä, joka on verrattavissa pienempiin malleihin, joilla on vähemmän aktiivisia parametreja [2] [5]. Näiden arkkitehtonisten innovaatioiden ja tehokkaiden kuormitusstrategioiden yhdistelmä vahvistaa edelleen Deepseekin kykyä skaalata tehokkaasti korkean suorituskyvyn laskentaympäristöissä [4] [6].
Kaiken kaikkiaan Deepseek -mallejen putkilinjan rinnakkaisuus helpottaa laskennallisten resurssien tehokkaampaa käyttöä ja mahdollistaa suurempien mallien kouluttamisen alennettuihin kustannuksiin, mikä lopulta parantaa niiden skaalautuvuutta ja suorituskykyä eri sovelluksissa.
Viittaukset:.
[2] https://aclanthology.org/2024.acl-log.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/
.
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deeptseek-v3
[8] https://ajithp.com/2025/01/26/deeptseek-r1-ai-reasoning/
[9] https://huggingface.co/deeptseek-ai/deeptseek-v2-lite
.