Ο παραλληλισμός του αγωγού ενισχύει σημαντικά την επεκτασιμότητα των μοντέλων Deepseek, ιδιαίτερα μέσω της εφαρμογής του αλγορίθμου Dualpipe. Αυτή η καινοτόμος προσέγγιση βελτιστοποιεί τη διαδικασία κατάρτισης, επικαλύπτοντας τις φάσεις υπολογισμού και επικοινωνίας, οι οποίες ελαχιστοποιούν το χρόνο αδράνειας που συχνά αναφέρεται ως "φυσαλίδες αγωγών" που μπορεί να συμβεί κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης μοντέλων. Με τη μείωση αυτών των αναποτελεσματικότητας, η Deepseek μπορεί να διατηρήσει υψηλή απόδοση δεδομένων σε πολλαπλούς κόμβους, επιτυγχάνοντας κοντά στο μηδέν επικοινωνίας κατά τη διάρκεια όλων των επικοινωνιών που απαιτούνται για την κατανεμημένη εκπαίδευση [1] [3].
Ο αλγόριθμος DualPipe επιτρέπει στα μοντέλα Deepseek να κλιμακώνονται αποτελεσματικά σε μεγάλο αριθμό GPU, εξασφαλίζοντας ότι καθώς το μέγεθος του μοντέλου αυξάνεται, ο λόγος υπολογισμού προς επικοινωνία παραμένει σταθερή. Αυτό είναι ζωτικής σημασίας για τη διαχείριση των σημαντικών ροών δεδομένων που εμπλέκονται στην κατάρτιση μεγάλων μοντέλων, καθώς επιτρέπει την αξιοποίηση των εξειδικευμένων ειδικών, διατηρώντας παράλληλα το κόστος επικοινωνίας χαμηλό [3] [5]. Η αρχιτεκτονική ενσωματώνει επίσης τις προηγμένες τεχνικές βελτιστοποίησης μνήμης, οι οποίες επιτρέπουν την αποτελεσματική κατάρτιση χωρίς να βασίζονται σε μεγάλο βαθμό στον παραλληλισμό των τανυστή, μειώνοντας έτσι τη συνολική κατανάλωση πόρων [1] [5].
Επιπλέον, η χρήση της αρχιτεκτονικής του Deepseek από το DeepSeeek συμπληρώνει τον παραλληλισμό του αγωγού ενεργοποιώντας μόνο ένα υποσύνολο παραμέτρων (εμπειρογνώμονες) κατά τη διάρκεια του συμπεράσματος. Αυτή η επιλεκτική ενεργοποίηση όχι μόνο διατηρεί τους υπολογιστικούς πόρους αλλά και ενισχύει την αποτελεσματικότητα των παραμέτρων, επιτρέποντας στο μοντέλο να αυξάνει έως και 671 δισεκατομμύρια παραμέτρους διατηρώντας παράλληλα τις επιδόσεις συγκρίσιμες με μικρότερα μοντέλα με λιγότερες ενεργές παραμέτρους [2] [5]. Ο συνδυασμός αυτών των αρχιτεκτονικών καινοτομιών και των αποτελεσματικών στρατηγικών εξισορρόπησης φορτίου ενισχύει περαιτέρω την ικανότητα του Deepseek να κλιμακώνεται αποτελεσματικά σε περιβάλλοντα υπολογιστών υψηλής απόδοσης [4] [6].
Συνολικά, ο παραλληλισμός των αγωγών στα μοντέλα Deepseek διευκολύνει την πιο αποτελεσματική χρήση των υπολογιστικών πόρων και επιτρέπει την κατάρτιση μεγαλύτερων μοντέλων με μειωμένο κόστος, ενισχύοντας τελικά την επεκτασιμότητα και την απόδοσή τους σε διάφορες εφαρμογές.
Αναφορές:[1] https://adasci.org/deepseeek-v3-explained-ptimizing-efficies-and-cale/
[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-reasoning/
[9] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v2-lite
[10] https://www.interconnects.ai/p/deepseek-v3-and-the-actual-cost-of