Torujuhtme paralleelsus suurendab märkimisväärselt Deepseeeki mudelite mastaapsust, eriti dualpipe algoritmi rakendamise kaudu. See uuenduslik lähenemisviis optimeerib treeningprotsessi, kattudes arvutamise ja kommunikatsioonifaasidega, mis minimeerib jõudeolekut, mida sageli nimetatakse "torujuhtmete mullideks", mis võivad ilmneda mudeli treenimise ajal. Neid ebatõhusust vähendades suudab Deepseek säilitada andmete suurt läbilaskevõimet mitme sõlme lõikes, saavutades null-peaaegu suhtluse üldkulud, mis on vajalik kõigil levitatud koolitustel vajalike suhete ajal [1] [3].
Dualpipe algoritm võimaldab DeepSEEK-mudelitel tõhusalt ulatuda suure hulga GPU-de kaudu, tagades, et mudeli suuruse suurenedes jääb arvutuste ja suhtlemise suhe konstantseks. See on ülioluline suurte mudelite koolitamisega seotud oluliste andmevoogude haldamisel, kuna see võimaldab peeneteralise eksperdi kasutamist, hoides samal ajal suhtluskulud madalad [3] [5]. Arhitektuur hõlmab ka täiustatud mälu optimeerimise tehnikaid, mis võimaldavad tõhusat treenimist ilma tensor -paralleelsuse suuresti tuginemata, vähendades sellega üldist ressursitarbimist [1] [5].
Lisaks täiendab Deepseeki kasutamine kogemuste segu (MOE) arhitektuur torujuhtme paralleelsust, aktiveerides järeldamise ajal ainult parameetrite alamhulga (eksperdid). See valikuline aktiveerimine mitte ainult ei taga arvutusressursse, vaid suurendab ka parameetrite tõhusust, võimaldades mudelil skaleerida kuni 671 miljardit parameetrit, säilitades jõudluse võrreldava väiksemate mudelitega, kus on vähem aktiivseid parameetreid [2] [5]. Nende arhitektuuriliste uuenduste ja tõhusate koormuse tasakaalustamise strateegiate kombinatsioon tugevdab veelgi Deepseeki võimet suurejooneliselt suure jõudlusega arvutuskeskkondades [4] [6].
Üldiselt hõlbustab torujuhtme paralleelsus Deepseeki mudelites arvutuslike ressursside tõhusamat kasutamist ja võimaldab suuremaid mudeleid vähendatud kuludega koolitada, suurendades lõpuks nende mastaapsust ja jõudlust erinevates rakendustes.
Tsitaadid:]
[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/
]
[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-liite
]