Paralelizmus potrubia významne zvyšuje škálovateľnosť modelov DeepSeek, najmä prostredníctvom implementácie algoritmu s dualpipe. Tento inovatívny prístup optimalizuje proces tréningu prekrývajúcimi sa výpočtovými a komunikačnými fázami, ktoré minimalizujú nečinný čas, ktorý sa často označuje ako „potrubné bubliny“, ktoré sa môžu vyskytnúť počas modelového tréningu. Znížením týchto neefektívností môže Deepseek udržať vysokú priepustnosť údajov vo viacerých uzloch a dosiahnuť režijné náklady na komunikáciu v takmer nulovej komunikácii počas všetkých komunikácií potrebných na distribuované školenie [1] [3].
Algoritmus dualpipe umožňuje, aby modely DeepSeek účinne škálovali na veľkom počte GPU zabezpečením toho, že so zvyšovaním veľkosti modelu zostáva pomer výpočtu k komunikácii konštantný. Je to rozhodujúce pre správu podstatných tokov údajov zapojených do výcviku veľkých modelov, pretože umožňuje jemnozrnné využívanie odborníkov a zároveň udržiavať nízke náklady na komunikáciu [3] [5]. Architektúra tiež obsahuje pokročilé techniky optimalizácie pamäte, ktoré umožňujú efektívny výcvik bez toho, aby sa spoliehali na paralelizmus tenzoru, čím sa znižuje celková spotreba zdrojov [1] [5].
Okrem toho, architektúra spoločnosti DeepSeek používa architektúru zmesi expertov (MOE), dopĺňa paralelizmus plynovodu aktiváciou iba podskupiny parametrov (odborníkov) počas inferencie. Táto selektívna aktivácia nielen zachováva výpočtové zdroje, ale tiež zvyšuje účinnosť parametrov, čo umožňuje modelu zväčšiť až 671 miliárd parametrov pri zachovaní výkonu porovnateľného s menšími modelmi s menším počtom aktívnych parametrov [2] [5]. Kombinácia týchto architektonických inovácií a efektívnych stratégií vyrovnávania záťaže ďalej upevňuje schopnosť Deepseka efektívne škálovať vo vysoko výkonných výpočtových prostrediach [4] [6].
Celkovo je paralelizmus potrubia v modeloch DeepSeek uľahčuje efektívnejšie využívanie výpočtových zdrojov a umožňuje školenie väčších modelov za znížené náklady, čo v konečnom dôsledku zlepšuje ich škálovateľnosť a výkon v rôznych aplikáciách.
Citácie:[1] https://adasci.org/deepseek-v3-explained-optimization-efficiention-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/
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