Pipeline -parallellisme forbedrer skalerbarheten til DeepSeek -modeller betydelig, spesielt gjennom implementeringen av DualPipe -algoritmen. Denne innovative tilnærmingen optimaliserer treningsprosessen ved å overlappe beregnings- og kommunikasjonsfaser, som minimerer tomgangstid ofte referert til som "rørledningsbobler" som kan oppstå under modelltrening. Ved å redusere disse ineffektivitetene, kan DeepSeek opprettholde en høy gjennomstrømning av data på tvers av flere noder, og oppnå kommunikasjon over null under all-til-all kommunikasjon som er nødvendig for distribuert trening [1] [3].
DualPipe-algoritmen lar DeepSeek-modeller skalere effektivt over et stort antall GPU-er ved å sikre at når modellstørrelsen øker, forblir beregning-til-kommunikasjonsforholdet konstant. Dette er avgjørende for å håndtere de betydelige datastrømmene som er involvert i å trene store modeller, ettersom det muliggjør finkornet ekspertutnyttelse mens de holder kommunikasjonskostnadene lave [3] [5]. Arkitekturen inkluderer også avanserte hukommelsesoptimaliseringsteknikker, som gir mulighet for effektiv trening uten å stole sterkt på tensorparallellisme, og dermed redusere det totale ressursforbruket [1] [5].
I tillegg kompletterer DeepSeek bruk av blanding-av-ekspert (MOE) arkitektur rørledningsparallellisme ved å aktivere bare en delmengde av parametere (eksperter) under inferens. Denne selektive aktiveringen bevarer ikke bare beregningsressurser, men forbedrer også parameterens effektivitet, slik at modellen kan skalere opptil 671 milliarder parametere, samtidig som ytelsen kan sammenlignes med mindre modeller med færre aktive parametere [2] [5]. Kombinasjonen av disse arkitektoniske innovasjonene og effektive belastningsbalansestrategier styrker DeepSeeks evne til å skalere effektivt i høyytelsesmiljøer [4] [6].
Totalt sett letter rørledningen parallellisme i DeepSeek -modeller en mer effektiv bruk av beregningsressurser og gir mulighet for opplæring av større modeller til reduserte kostnader, og til slutt forbedrer skalerbarheten og ytelsen i forskjellige applikasjoner.
Sitasjoner:[1] https://adasci.org/deepseek-v3-eplained-optimizing-efficiency-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-lm/
[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-seasoning/
[9] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v2-lite
[10] https://www.interconnects.ai/p/deepseek-v3-and-the-actual-cost-of