W jaki sposób paralelizm rurociągu zwiększa skalowalność modeli Deepseek

Algorytm DualPipe umożliwia skuteczną skalowanie modeli DeepSeek na dużą liczbę GPU, zapewniając, że wraz ze wzrostem wielkości modelu współczynnik obliczeń do komunikacji pozostaje stały. Ma to kluczowe znaczenie dla zarządzania znacznymi przepływami danych związanymi z szkoleniem dużych modeli, ponieważ umożliwia wykorzystywanie ekspertów z drobnoziarnistym przy jednoczesnym utrzymaniu niskich kosztów komunikacji [3] [5]. Architektura obejmuje również zaawansowane techniki optymalizacji pamięci, które pozwalają na skuteczne szkolenie bez polegania na równoległości tensor, zmniejszając w ten sposób ogólne zużycie zasobów [1] [5].

Ponadto użycie przez Deepseek architektury mieszanki ekspertów (MOE) uzupełnia równoległość rurociągu poprzez aktywację tylko podzbioru parametrów (ekspertów) podczas wnioskowania. Ta selektywna aktywacja nie tylko zachowuje zasoby obliczeniowe, ale także zwiększa wydajność parametrów, umożliwiając modelowi skalowanie do 671 miliardów parametrów przy jednoczesnym utrzymaniu wydajności porównywalnej z mniejszymi modelami z mniejszą liczbą parametrów aktywnych [2] [5]. Połączenie tych innowacji architektonicznych i wydajnych strategii równoważenia obciążenia dodatkowo umacnia zdolność Deepseek do skutecznego skalowania w środowiskach obliczeniowych o wysokiej wydajności [4] [6].

Ogólnie rzecz biorąc, równoległość rurociągów w modelach Deepseek ułatwia bardziej efektywne wykorzystanie zasobów obliczeniowych i pozwala na szkolenie większych modeli przy obniżonych kosztach, ostatecznie zwiększając ich skalowalność i wydajność w różnych aplikacjach.