Vamzdyno paralelizmas žymiai padidina „Deepseee“ modelių mastelį, ypač įgyvendinant „DualPipe“ algoritmą. Šis novatoriškas požiūris optimizuoja mokymo procesą sutampančiu skaičiavimo ir ryšio etapais, kurie sumažina tuščiosios eigos laiką, dažnai vadinamą „vamzdynų burbuliukais“, kurie gali atsirasti modelio mokymo metu. Sumažindamas šiuos neveiksmingumus, „Deepseek“ gali išlaikyti didelį duomenų pralaidumą keliuose mazguose, pasiekdamas beveik nulinio ryšio pridėtines išlaidas, susijusias su visais visais ryšiais, reikalingais paskirstytam mokymui [1] [3].
„Dualpipe“ algoritmas leidžia „DeepSeee“ modeliams efektyviai išplėsti daugybę GPU, užtikrinant, kad didėjant modelio dydžiui, skaičiavimo ir komunikacijos santykis išlieka pastovus. Tai labai svarbu valdyti didelius duomenų srautus, susijusius su didelių modelių mokymu, nes tai leidžia plonios grūdų ekspertų panaudojimui, išlaikant mažas komunikacijos išlaidas [3] [5]. Architektūra taip pat apima pažangių atminties optimizavimo metodus, kurie leidžia efektyviai mokytis, nesikreipiant į tensorių paralelizmą, taip sumažinant bendrą išteklių suvartojimą [1] [5].
Be to, „Deepseek“ naudojamas ekspertų mišinys (MOE) architektūra papildo vamzdyno paralelizmą, suaktyvindamas tik parametrų (ekspertų) pogrupį išvados metu. Šis selektyvus aktyvavimas ne tik išsaugo skaičiavimo išteklius, bet ir padidina parametrų efektyvumą, leisdamas modeliui padidinti iki 671 milijardo parametrų, išlaikant našumą, palyginamą su mažesniais modeliais, turinčiais mažiau aktyvių parametrų [2] [5]. Šių architektūrinių naujovių ir efektyvių apkrovos balansavimo strategijų derinys dar labiau sustiprina „Deepseek“ sugebėjimą efektyviai mastelio masteliui aukštos kokybės skaičiavimo aplinkoje [4] [6].
Apskritai, dujotiekio paralelizmas „Deepseek“ modeliuose palengvina efektyvesnį skaičiavimo išteklių naudojimą ir leidžia mokyti didesnius modelius mažesnėmis sąnaudomis, galiausiai padidindamas jų mastelio keitimą ir našumą įvairiose programose.
Citatos:[1] https://adaci.org/deepseek-v3-oxplied-optimizing-fefictity-and-cale/
[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_longtermizmas
[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