Le parallélisme du pipeline améliore considérablement l'évolutivité des modèles Deepseek, en particulier grâce à la mise en œuvre de l'algorithme Dualpipe. Cette approche innovante optimise le processus de formation en chevauchant des phases de calcul et de communication, ce qui minimise le temps d'inactivité souvent appelé «bulles de pipeline» qui peuvent se produire pendant la formation des modèles. En réduisant ces inefficacités, Deepseek peut maintenir un débit élevé de données sur plusieurs nœuds, réalisant des frais généraux de communication presque zéro lors des communications toutes pour toutes nécessaires à la formation distribuée [1] [3].
L'algorithme DualPipe permet aux modèles Deepseek de s'étendre efficacement sur un grand nombre de GPU en garantissant que la taille du modèle augmente, le rapport calcul / communication reste constant. Ceci est crucial pour gérer les flux de données substantiels impliqués dans la formation de grands modèles, car il permet une utilisation d'experts à grain fin tout en maintenant les coûts de communication bas [3] [5]. L'architecture intègre également des techniques d'optimisation de mémoire avancées, qui permettent une formation efficace sans s'appuyer fortement sur le parallélisme du tenseur, réduisant ainsi la consommation globale de ressources [1] [5].
De plus, l'utilisation par Deepseek de l'architecture du mélange de mélange (MOE) complète le parallélisme du pipeline en activant seulement un sous-ensemble de paramètres (experts) pendant l'inférence. Cette activation sélective conserve non seulement les ressources de calcul, mais améliore également l'efficacité des paramètres, permettant au modèle d'évoluer jusqu'à 671 milliards de paramètres tout en conservant des performances comparables à des modèles plus petits avec moins de paramètres actifs [2] [5]. La combinaison de ces innovations architecturales et des stratégies d'équilibrage de charge efficaces solidifie davantage la capacité de Deepseek à évoluer efficacement dans des environnements informatiques hautes performances [4] [6].
Dans l'ensemble, le parallélisme du pipeline dans les modèles Deepseek facilite une utilisation plus efficace des ressources de calcul et permet la formation de modèles plus importants à des coûts réduits, améliorant finalement leur évolutivité et leurs performances dans diverses applications.
Citations:[1] https://adasci.org/deepseek-v3-plaked-optimising-efficy-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_longtermisme
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3
[8] https://ajithp.com/2025/01/26/deepseek-r1-ai-reasoning/
[9] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v2-lete
[10] https://www.interconnects.ai/p/deepseek-v3-and-the-actual-cost-of