Paralelismul conductei îmbunătățește semnificativ scalabilitatea modelelor Deepseek, în special prin implementarea algoritmului dualpipe. Această abordare inovatoare optimizează procesul de instruire prin suprapunerea fazelor de calcul și comunicare, ceea ce minimizează timpul inactiv, adesea denumit „bule de conductă” care pot apărea în timpul antrenamentului modelului. Prin reducerea acestor ineficiențe, Deepseek poate menține un randament ridicat de date pe mai multe noduri, obținând o comunicare aproape zero deasupra capului în timpul comunicațiilor toate pentru toate, necesare instruirii distribuite [1] [3].
Algoritmul dualpipe permite modelelor profunde să se extindă eficient pe un număr mare de GPU, asigurându-se că pe măsură ce dimensiunea modelului crește, raportul de calcul-comunicare rămâne constant. Acest lucru este crucial pentru gestionarea fluxurilor substanțiale de date implicate în formarea modelelor mari, deoarece permite utilizarea experților cu granulație fină, păstrând costurile de comunicare scăzute [3] [5]. Arhitectura încorporează, de asemenea, tehnici avansate de optimizare a memoriei, care permit o pregătire eficientă fără a se baza foarte mult pe paralelismul tensor, reducând astfel consumul general de resurse [1] [5].
În plus, utilizarea de către Deepseek a arhitecturii de amestec de experți (MOE) completează paralelismul conductei prin activarea doar a unui subset de parametri (experți) în timpul inferenței. Această activare selectivă nu numai că conservă resursele de calcul, ci și îmbunătățește eficiența parametrilor, permițând modelului să se extindă până la 671 miliarde de parametri, menținând în același timp performanță comparabilă cu modelele mai mici cu mai puțini parametri activi [2] [5]. Combinația acestor inovații arhitecturale și strategii eficiente de echilibrare a sarcinii solidifică în continuare capacitatea Deepseek de a se extinde eficient în medii de calcul de înaltă performanță [4] [6].
În general, paralelismul conductelor în modelele Deepseek facilitează o utilizare mai eficientă a resurselor de calcul și permite formarea modelelor mai mari la costuri reduse, sporind în cele din urmă scalabilitatea și performanța acestora în diferite aplicații.
Citări:[1] https://adasci.org/deepseek-v3-explained-optimizing-eficiency-and-scale/
[2] https://aclantology.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-reasoning/
[9] https://huggingface.co/deepseek-AI/deepseek-v2-lite
[10] https://www.interconnects.ai/p/deepseek-v3-and-the-actual-cost-of