Il parallelismo della pipeline migliora significativamente la scalabilità dei modelli DeepSeek, in particolare attraverso l'implementazione dell'algoritmo a doppiapipe. Questo approccio innovativo ottimizza il processo di formazione sovrapponendo le fasi di calcolo e comunicazione, che minimizzano il tempo inattivo spesso indicato come "bolle di pipeline" che possono verificarsi durante la formazione del modello. Riducendo queste inefficienze, DeepSeek può mantenere un elevato throughput di dati su più nodi, ottenendo un sovraccarico di comunicazione quasi zero durante le comunicazioni tutto per tutto necessarie per la formazione distribuita [1] [3].
L'algoritmo Dualpipe consente ai modelli DeepSeek di ridimensionare efficacemente su un gran numero di GPU garantendo che all'aumentare della dimensione del modello, il rapporto calcolo-comunicazione rimanga costante. Ciò è cruciale per la gestione dei flussi di dati sostanziali coinvolti nella formazione di grandi modelli, in quanto consente l'utilizzo di esperti a grana fine mantenendo bassi i costi di comunicazione [3] [5]. L'architettura incorpora anche tecniche avanzate di ottimizzazione della memoria, che consentono un'efficace formazione senza fare pesantemente a fare affidamento sul parallelismo tensore, riducendo così il consumo complessivo delle risorse [1] [5].
Inoltre, l'uso di DeepSeek dell'architettura di miscela di esperti (MOE) completa il parallelismo della pipeline attivando solo un sottoinsieme di parametri (esperti) durante l'inferenza. Questa attivazione selettiva non solo conserva risorse computazionali, ma migliora anche l'efficienza dei parametri, consentendo al modello di bilanciare fino a 671 miliardi di parametri mantenendo le prestazioni paragonabili a modelli più piccoli con meno parametri attivi [2] [5]. La combinazione di queste innovazioni architettoniche e strategie di bilanciamento del carico efficienti consolida ulteriormente la capacità di DeepSeek di scalare efficacemente in ambienti di elaborazione ad alte prestazioni [4] [6].
Nel complesso, il parallelismo della pipeline nei modelli DeepSeek facilita un uso più efficiente delle risorse computazionali e consente la formazione di modelli più grandi a costi ridotti, migliorando alla fine la loro scalabilità e le loro prestazioni in varie applicazioni.
Citazioni:[1] https://adasci.org/deepseek-v3-explained-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-radeasing/
[9] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v2-lite
[10] https://www.interconnects.ai/p/deepseek-v3-and-the-actual-cost-f