Cauruļvada paralēlisms ievērojami uzlabo DeepSEEK modeļu mērogojamību, jo īpaši, ieviešot dualpipe algoritmu. Šī novatoriskā pieeja optimizē apmācības procesu, pārklājot aprēķināšanas un komunikācijas fāzes, kas samazina dīkstāves laiku, ko bieži dēvē par “cauruļvada burbuļiem”, kas var notikt modeļa apmācības laikā. Samazinot šīs neefektivitātes, DeepSeek var saglabāt lielu datu caurlaidību vairākos mezglos, sasniedzot gandrīz nulles komunikācijas virs galvas, kas ir visu laiku, kas nepieciešami izplatītai apmācībai [1] [3].
DualPipe algoritms ļauj DeepSeEK modeļiem efektīvi mērogot lielu skaitu GPU, nodrošinot, ka, palielinoties modeļa lielumam, aprēķināšanas un komunikācijas attiecība paliek nemainīga. Tas ir ļoti svarīgi, lai pārvaldītu ievērojamas datu plūsmas, kas iesaistītas lielo modeļu apmācībā, jo tā ļauj izmantot smalkgraudainas ekspertu izmantošanu, vienlaikus saglabājot zemas komunikācijas izmaksas [3] [5]. Arhitektūrā ir iekļautas arī uzlabotas atmiņas optimizācijas metodes, kas ļauj efektīvi apmācīties, lielā mērā paļaujoties uz tensora paralēlismu, tādējādi samazinot kopējo resursu patēriņu [1] [5].
Turklāt DeepSeek izmantošana Experts maisījuma (MOE) arhitektūra papildina cauruļvadu paralēlismu, secinot tikai parametru (ekspertu) apakškopu. Šī selektīvā aktivācija ne tikai saglabā skaitļošanas resursus, bet arī uzlabo parametru efektivitāti, ļaujot modelim sasniegt līdz 671 miljardu parametru, vienlaikus saglabājot veiktspēju salīdzināmu ar mazākiem modeļiem ar mazāk aktīviem parametru [2] [5]. Šo arhitektūras inovāciju un efektīvo slodzes līdzsvarošanas stratēģiju kombinācija vēl vairāk nostiprina DeepSeek spēju efektīvi mērogot augstas veiktspējas skaitļošanas vidē [4] [6].
Kopumā cauruļvada paralēlisms DeepSeek modeļos atvieglo efektīvāku skaitļošanas resursu izmantošanu un ļauj apmācīt lielākus modeļus par samazinātām izmaksām, galu galā uzlabojot to mērogojamību un veiktspēju dažādās lietojumprogrammās.
Atsauces:[1] https://adasci.org/deepseek-v3-explated-optimizing-effity-and-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-reasoring/
[9] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v2-lite
[10] https://www.interconnects.ai/p/deepseek-v3-and-the-actual-izmaksas