Параллелизм трубопровода значительно повышает масштабируемость моделей DeepSeek, особенно посредством реализации алгоритма двойной трубы. Этот инновационный подход оптимизирует процесс обучения, перекрывая фазы вычислений и коммуникации, что сводит к минимуму время простоя, часто называемое «пузырьками трубопровода», которые могут происходить во время обучения моделям. Сокращая эти неэффективность, DeepSeek может поддерживать высокую пропускную способность данных по нескольким узлам, достигая накладных расходов на общение в почти нулевой связи во время всеобщей связи, необходимых для распределенного обучения [1] [3].
Алгоритм DualPipe позволяет моделям DeepSeek эффективно масштабироваться по большему количеству графических процессоров, гарантируя, что по мере увеличения размера модели соотношение вычислений к коммуникации остается постоянным. Это имеет решающее значение для управления существенными потоками данных, связанных с обучением крупных моделей, поскольку это позволяет мелкозернистому использованию экспертов, сохраняя при этом низкие затраты на общение [3] [5]. Архитектура также включает в себя расширенные методы оптимизации памяти, которые позволяют выполнять эффективное обучение, не полагаясь на параллелизм тензора, тем самым снижая общее потребление ресурсов [1] [5].
Кроме того, использование DeepSeek в области архитектуры смеси экспертов (MOE) дополняет параллелизм трубопровода путем активации только подмножества параметров (экспертов) во время вывода. Эта селективная активация не только сохраняет вычислительные ресурсы, но и повышает эффективность параметров, позволяя модели масштабировать до 671 миллиарда параметров при сохранении производительности, сравнимых с более мелкими моделями с меньшими активными параметрами [2] [5]. Сочетание этих архитектурных инноваций и эффективных стратегий балансировки нагрузки еще больше укрепляет способность DeepSeek эффективно масштабироваться в высокопроизводительных вычислительных средах [4] [6].
В целом, параллелизм трубопровода в моделях DeepSeek облегчает более эффективное использование вычислительных ресурсов и позволяет обучать более крупных моделей по снижению затрат, в конечном итоге повышая их масштабируемость и производительность в различных приложениях.
Цитаты:[1] https://adasci.org/deepseek-v3-explaind-optimizing-efficinity и scale/
[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-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