パイプライン並列性は、特にデュアルパイプアルゴリズムの実装を通じて、DeepSeekモデルのスケーラビリティを大幅に向上させます。この革新的なアプローチは、モデルトレーニング中に発生する可能性のある「パイプラインバブル」と呼ばれるアイドル時間を最小限に抑える計算と通信フェーズを重複させることにより、トレーニングプロセスを最適化します。これらの非効率性を削減することにより、DeepSeekは複数のノードにわたってデータのスループットの高いスループットを維持でき、分散トレーニングに必要なすべての通信中にゼロ近くの通信オーバーヘッドを達成できます[1] [3]。
DualPipeアルゴリズムにより、DeepSeekモデルは、モデルサイズが増加するにつれて、計算対コミュニケーション比が一定のままであることを確認することにより、多数のGPUを効果的にスケーリングできます。これは、大規模なモデルのトレーニングに関与する実質的なデータフローを管理するために重要です。これは、コミュニケーションコストを低く抑えながら、微粒の専門家の利用を可能にするためです[3] [5]。アーキテクチャには、高度なメモリ最適化手法も組み込まれています。これにより、テンソルの並列性に大きく依存せずに効果的なトレーニングが可能になり、全体的なリソース消費が減少します[1] [5]。
さらに、DeepseekがExperts(MOE)の混合物(MOE)の使用を使用して、推論中にパラメーター(専門家)のサブセットのみをアクティブにすることにより、パイプラインの並列性を補完します。この選択的アクティベーションは、計算リソースを節約するだけでなく、パラメーター効率を高め、モデルが最大6710億パラメーターをスケーリングできるようにしながら、アクティブパラメーターが少ない小さなモデルに匹敵するパフォーマンスを維持しながら[2] [5]。これらの建築革新と効率的な負荷分散戦略の組み合わせは、高性能コンピューティング環境で効果的にスケーリングするDeepSeekの能力をさらに強化します[4] [6]。
全体として、DeepSeekモデルのパイプライン並列性は、計算リソースのより効率的な使用を促進し、コストを削減してより大きなモデルのトレーニングを可能にし、最終的にはさまざまなアプリケーションでのスケーラビリティとパフォーマンスを向上させます。
引用:[1] https://adasci.org/deepseek-v3-explaind-optimizing-efficiency-andscale/
[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-rainsing/
[9] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v2-lite
[10] https://www.interconnects.ai/p/deepseek-v3-and-the-actual-cost