Pipa paralelisme secara signifikan meningkatkan skalabilitas model Deepseek, terutama melalui implementasi algoritma dualpipe. Pendekatan inovatif ini mengoptimalkan proses pelatihan dengan tumpang tindih komputasi dan fase komunikasi, yang meminimalkan waktu idle sering disebut sebagai "gelembung pipa" yang dapat terjadi selama pelatihan model. Dengan mengurangi inefisiensi ini, Deepseek dapat mempertahankan throughput data yang tinggi di beberapa node, mencapai overhead komunikasi yang hampir nol selama semua-ke-semua yang diperlukan untuk pelatihan terdistribusi [1] [3].
Algoritma dualpipe memungkinkan model Deepseek untuk skala secara efektif di sejumlah besar GPU dengan memastikan bahwa seiring dengan meningkatnya ukuran model, rasio perhitungan terhadap komunikasi tetap konstan. Ini sangat penting untuk mengelola aliran data substansial yang terlibat dalam pelatihan model besar, karena memungkinkan pemanfaatan ahli berbutir halus sambil menjaga biaya komunikasi tetap rendah [3] [5]. Arsitektur ini juga menggabungkan teknik optimasi memori canggih, yang memungkinkan untuk pelatihan yang efektif tanpa sangat bergantung pada paralelisme tensor, sehingga mengurangi konsumsi sumber daya secara keseluruhan [1] [5].
Selain itu, penggunaan arsitektur campuran (MOE) Deepseek melengkapi paralelisme pipa dengan mengaktifkan hanya sebagian parameter (ahli) selama inferensi. Aktivasi selektif ini tidak hanya menghemat sumber daya komputasi tetapi juga meningkatkan efisiensi parameter, memungkinkan model untuk skala hingga 671 miliar parameter sambil mempertahankan kinerja yang sebanding dengan model yang lebih kecil dengan parameter aktif yang lebih sedikit [2] [5]. Kombinasi dari inovasi arsitektur ini dan strategi penyeimbangan beban yang efisien semakin memperkuat kemampuan Deepseek untuk skala secara efektif di lingkungan komputasi berkinerja tinggi [4] [6].
Secara keseluruhan, paralelisme pipa dalam model Deepseek memfasilitasi penggunaan sumber daya komputasi yang lebih efisien dan memungkinkan untuk pelatihan model yang lebih besar dengan biaya yang dikurangi, pada akhirnya meningkatkan skalabilitas dan kinerja mereka dalam berbagai aplikasi.
Kutipan:[1] https://adasci.org/deepseek-v3-Explained-optimizing-eficiency-and-sale/
[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