Paralelizem cevovoda znatno poveča razširljivost modelov Deepseek, zlasti z izvajanjem algoritma Dualpipe. Ta inovativni pristop optimizira postopek usposabljanja s prekrivanjem faz računanja in komunikacije, ki minimizira prosti čas, ki ga pogosto imenujejo "plinovodni mehurčki", ki se lahko pojavijo med modelnim usposabljanjem. Z zmanjšanjem teh neučinkovitosti lahko Deepseek ohrani visoko pretok podatkov v več vozliščih, tako da doseže skoraj nič komunikacijske stroške med vsemi komunikacijami, ki so potrebne za porazdeljeno usposabljanje [1] [3].
Algoritem z dvojnimi cevi omogoča, da modeli Deepseek učinkovito spreminjajo v velikem številu GPU-jev, saj zagotavljajo, da se s povečanjem velikosti modela razmerje med izračunom in komunikacijo ostane konstantno. To je ključnega pomena za upravljanje pomembnih podatkovnih tokov, ki sodelujejo pri usposabljanju velikih modelov, saj omogoča natančno uporabo strokovno uporabo, hkrati pa ohranja nizke stroške komunikacije [3] [5]. Arhitektura vključuje tudi napredne tehnike optimizacije pomnilnika, ki omogočajo učinkovito usposabljanje, ne da bi se močno zanašali na paralelizem tenzorja in s tem zmanjšali skupno porabo virov [1] [5].
Poleg tega Deepseekova uporaba arhitekture mešanic eksperit (MOE) dopolnjuje paralelizem cevovoda, tako da med sklepanjem aktivira le podskupino parametrov (strokovnjakov). Ta selektivna aktivacija ne ohranja samo računalniških virov, ampak tudi povečuje učinkovitost parametrov, kar omogoča, da model obsega do 671 milijard parametrov, hkrati pa ohranja zmogljivost, ki je primerljiva z manjšimi modeli z manj aktivnimi parametri [2] [5]. Kombinacija teh arhitekturnih inovacij in učinkovitih strategij uravnoteženja obremenitve še bolj utrjuje sposobnost Deepseeka, da učinkovito poveča v visokozmogljivih računalniških okoljih [4] [6].
Na splošno paralelizem plinovoda v modelih Deepseek olajša učinkovitejšo uporabo računskih virov in omogoča usposabljanje večjih modelov pri znižanih stroških, kar na koncu poveča njihovo razširljivost in uspešnost v različnih aplikacijah.
Navedbe:[1] https://adasci.org/deepseek-v3-explained-optimizing-effice-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_longtermizem
[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