Pipeline Parallelism förbättrar avsevärt skalbarheten för Deepseek -modellerna, särskilt genom implementeringen av dualpipe -algoritmen. Denna innovativa strategi optimerar träningsprocessen genom att överlappa beräknings- och kommunikationsfaser, vilket minimerar ledig tid (ofta kallad "pipeline bubblor" Â som kan uppstå under modellträning. Genom att minska dessa ineffektiviteter kan Deepseek upprätthålla en hög genomströmning av data över flera noder och uppnå kommunikationsöverträden nästan noll under all-to-all-kommunikation som krävs för distribuerad utbildning [1] [3].
Dualpipe-algoritmen tillåter Deepseek-modellerna att skala effektivt över ett stort antal GPU: er genom att säkerställa att när modellstorleken ökar förblir beräkningsförhållandet till kommunikationskvoten konstant. Detta är avgörande för att hantera de betydande dataflödena som är involverade i att utbilda stora modeller, eftersom det möjliggör finkornig expertutnyttjande samtidigt som kommunikationskostnaderna är låga [3] [5]. Arkitekturen innehåller också avancerade minnesoptimeringstekniker, som möjliggör effektiv träning utan att förlita sig starkt på tensorparallellism och därmed minska den totala resursförbrukningen [1] [5].
Dessutom kompletterar Deepseeks användning av blandning av experter (MOE) arkitektur pipeline parallellism genom att endast aktivera en delmängd av parametrar (experter) under inferens. Denna selektiva aktivering bevarar inte bara beräkningsresurser utan förbättrar också parametereffektiviteten, vilket gör att modellen kan skala upp till 671 miljarder parametrar samtidigt som man håller prestanda jämförbara med mindre modeller med färre aktiva parametrar [2] [5]. Kombinationen av dessa arkitektoniska innovationer och effektiva lastbalansstrategier stärker ytterligare Deepseeks förmåga att skala effektivt i högpresterande datormiljöer [4] [6].
Sammantaget underlättar pipeline -parallellism i Deepseek -modellerna en mer effektiv användning av beräkningsresurser och möjliggör utbildning av större modeller till reducerade kostnader, vilket slutligen förbättrar deras skalbarhet och prestanda i olika applikationer.
Citeringar:]
[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_longmismism
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3
[8] https://ajithp.com/2025/01/26/deepseek-r1-ai-omesting/
[9] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v2-lite
[10] https://www.interconnect.ai/p/deepseek-v3-and-the-aktual-cost-of