Паралелізм трубопроводу значно підвищує масштабованість моделей DeepSeek, особливо завдяки впровадженню алгоритму DualPipe. Цей інноваційний підхід оптимізує навчальний процес, перекриваючи фази обчислень та комунікації, що мінімізує час у режимі очікування, який часто називають "бульбашками трубопроводу", які можуть відбуватися під час тренувань моделі. Зменшуючи ці неефективності, DeepSeek може підтримувати високу пропускну здатність даних у декількох вузлах, досягаючи майже нульового зв'язку накладних витрат під час всеосяжних комунікацій, необхідних для розподілених тренувань [1] [3].
Алгоритм DualPipe дозволяє моделям DeepSeek ефективно масштабуватись на великій кількості графічних процесорів, забезпечуючи збільшення розміру моделі, коефіцієнт обчислення-комунікації залишається постійним. Це має вирішальне значення для управління суттєвими потоками даних, що беруть участь у навчанні великих моделей, оскільки це дозволяє тонкозернистим експертним використанням, зберігаючи низькі витрати на спілкування [3] [5]. Архітектура також включає в себе вдосконалені методи оптимізації пам'яті, які дозволяють ефективно тренуватися, не покладаючись сильно на тензорний паралелізм, тим самим зменшуючи загальне споживання ресурсів [1] [5].
Крім того, використання архітектури DeepSeek суміші-експертів (МОЕ) доповнює паралелізм трубопроводу, активуючи лише підмножину параметрів (експертів) під час висновку. Ця селективна активація не тільки зберігає обчислювальні ресурси, але й підвищує ефективність параметрів, що дозволяє моделі масштабувати до 671 мільярдів параметрів, зберігаючи продуктивність, порівнянні з меншими моделями з меншою кількістю активних параметрів [2] [5]. Поєднання цих архітектурних інновацій та ефективних стратегій балансування навантаження додатково затверджує здатність DeepSeek ефективно масштабувати у високоефективних обчислювальних умовах [4] [6].
В цілому, паралелізм трубопроводу в моделях DeepSeek сприяє більш ефективному використанню обчислювальних ресурсів і дозволяє проводити навчання більших моделей за зниженими витратами, в кінцевому рахунку підвищуючи їх масштабованість та продуктивність у різних додатках.
Цитати:[1] https://adasci.org/deepseek-v3-explained-optimization-eficsificy-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-reasoning/
[9] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v2-lite
[10] https://www.interconnects.ai/p/deepseek-v3-and-the-actual-cost-of-of