Como o paralelismo do pipeline aumenta a escalabilidade dos modelos Deepseek

O algoritmo dualpipe permite que os modelos Deepseek escalem efetivamente em um grande número de GPUs, garantindo que, à medida que o tamanho do modelo aumente, a taxa de computação / comunicação permaneça constante. Isso é crucial para gerenciar os fluxos substanciais de dados envolvidos no treinamento de grandes modelos, pois permite a utilização de especialistas de granulação fina, mantendo os custos de comunicação baixos [3] [5]. A arquitetura também incorpora técnicas avançadas de otimização de memória, que permitem treinamento eficaz sem depender muito do paralelismo tensorial, reduzindo assim o consumo geral de recursos [1] [5].

Além disso, o uso da arquitetura da mistura de especialistas (MOE) de Deepseek complementa o paralelismo do pipeline, ativando apenas um subconjunto de parâmetros (especialistas) durante a inferência. Essa ativação seletiva não apenas conserva recursos computacionais, mas também aprimora a eficiência dos parâmetros, permitindo que o modelo escala até 671 bilhões de parâmetros, mantendo o desempenho comparável a modelos menores com menos parâmetros ativos [2] [5]. A combinação dessas inovações arquitetônicas e estratégias eficientes de balanceamento de carga solidifica ainda mais a capacidade da Deepseek de escalar efetivamente em ambientes de computação de alto desempenho [4] [6].

No geral, o paralelismo do pipeline em modelos Deepseek facilita um uso mais eficiente de recursos computacionais e permite o treinamento de modelos maiores a custos reduzidos, aumentando em última análise sua escalabilidade e desempenho em várias aplicações.