파이프 라인 병렬 처리가 어떻게 심해 모델의 확장 성을 향상 시키는가

듀얼 파이프 알고리즘을 통해 모델 크기가 증가함에 따라 계산 대 커뮤니케이션 비율이 일정하게 유지되도록함으로써 DeepSeek 모델이 다수의 GPU에서 효과적으로 확장 할 수 있습니다. 이것은 커뮤니케이션 비용을 낮게 유지하면서 세밀한 전문가 활용을 가능하게하기 때문에 대형 모델 교육과 관련된 실질적인 데이터 흐름을 관리하는 데 중요합니다 [3] [5]. 이 아키텍처에는 고급 메모리 최적화 기술이 통합되어 텐서 병렬 처리에 크게 의존하지 않고 효과적인 훈련을 허용하여 전반적인 자원 소비가 줄어 듭니다 [1] [5].

또한 DeepSeek의 MOE (Mix-of-Experts) 아키텍처 사용은 추론 중에 매개 변수 (전문가)의 서브 세트 만 활성화하여 파이프 라인 병렬 처리를 보완합니다. 이 선택적 활성화는 계산 자원을 보존 할뿐만 아니라 매개 변수 효율을 향상시켜 모델이 최대 671 억 파라미터를 확장하면서 활성 매개 변수가 적은 작은 모델과 비교할 수있는 성능을 유지할 수 있습니다 [2] [5]. 이러한 건축 혁신과 효율적인 부하 균형 전략의 조합은 고성능 컴퓨팅 환경에서 효과적으로 확장 할 수있는 DeepSeek의 능력을 더욱 강화시킵니다 [4] [6].

전반적으로, DeepSeek 모델의 파이프 라인 병렬 처리는 계산 자원의보다 효율적인 사용을 촉진하고 비용을 절감하면서 더 큰 모델을 훈련시켜 궁극적으로 다양한 응용 분야에서 확장 성과 성능을 향상시킬 수 있습니다.