Làm thế nào để song song đường ống giúp tăng cường khả năng mở rộng của các mô hình DeepSeek

Thuật toán DualPipe cho phép các mô hình Deepseek mở rộng hiệu quả trên một số lượng lớn GPU bằng cách đảm bảo rằng khi kích thước mô hình tăng, tỷ lệ tính toán trên giao tiếp không đổi. Điều này rất quan trọng để quản lý các luồng dữ liệu đáng kể liên quan đến việc đào tạo các mô hình lớn, vì nó cho phép sử dụng chuyên gia chi tiết trong khi vẫn giữ chi phí giao tiếp thấp [3] [5]. Kiến trúc cũng kết hợp các kỹ thuật tối ưu hóa bộ nhớ nâng cao, cho phép đào tạo hiệu quả mà không phụ thuộc rất nhiều vào song song tenxơ, do đó giảm mức tiêu thụ tài nguyên tổng thể [1] [5].

Ngoài ra, việc sử dụng kiến ​​trúc hỗn hợp (MOE) của Deepseek bổ sung cho sự song song đường ống bằng cách chỉ kích hoạt một tập hợp các tham số (chuyên gia) trong quá trình suy luận. Kích hoạt chọn lọc này không chỉ bảo tồn các tài nguyên tính toán mà còn tăng cường hiệu quả tham số, cho phép mô hình mở rộng tới 671 tỷ tham số trong khi duy trì hiệu suất tương đương với các mô hình nhỏ hơn với ít tham số hoạt động hơn [2] [5]. Sự kết hợp giữa các đổi mới kiến ​​trúc này và các chiến lược cân bằng tải hiệu quả hơn nữa sẽ củng cố khả năng của Deepseek một cách hiệu quả trong môi trường điện toán hiệu suất cao [4] [6].

Nhìn chung, sự song song đường ống trong các mô hình DeepSeek tạo điều kiện sử dụng hiệu quả hơn các tài nguyên tính toán và cho phép đào tạo các mô hình lớn hơn với chi phí giảm, cuối cùng tăng cường khả năng mở rộng và hiệu suất của chúng trong các ứng dụng khác nhau.