¿Cómo mejora el paralelismo de la tubería la escalabilidad de los modelos Deepseek?

El algoritmo Dualpipe permite que los modelos Deepseek se escalaran de manera efectiva en una gran cantidad de GPU asegurando que a medida que aumenta el tamaño del modelo, la relación de cálculo a comunicación permanece constante. Esto es crucial para gestionar los flujos de datos sustanciales involucrados en la capacitación de modelos grandes, ya que permite la utilización de expertos de grano fino mientras mantiene bajos los costos de comunicación [3] [5]. La arquitectura también incorpora técnicas avanzadas de optimización de memoria, que permiten una capacitación efectiva sin depender en gran medida del paralelismo tensor, reduciendo así el consumo general de recursos [1] [5].

Además, el uso de Deepseek de la arquitectura de la mezcla de expertos (MOE) complementa el paralelismo de la tubería activando solo un subconjunto de parámetros (expertos) durante la inferencia. Esta activación selectiva no solo conserva los recursos computacionales, sino que también mejora la eficiencia de los parámetros, lo que permite que el modelo amplíe hasta 671 mil millones de parámetros mientras mantiene el rendimiento comparable a los modelos más pequeños con menos parámetros activos [2] [5]. La combinación de estas innovaciones arquitectónicas y estrategias de equilibrio de carga eficientes solidifica aún más la capacidad de Deepseek para escalar de manera efectiva en entornos informáticos de alto rendimiento [4] [6].

En general, el paralelismo de la tubería en los modelos Deepseek facilita un uso más eficiente de los recursos computacionales y permite la capacitación de modelos más grandes a costos reducidos, mejorando en última instancia su escalabilidad y rendimiento en diversas aplicaciones.