A csővezeték -párhuzamosság jelentősen javítja a mélymagos modellek méretezhetőségét, különösen a dualpipe algoritmus megvalósításával. Ez az innovatív megközelítés optimalizálja az edzési folyamatot az átfedő számítási és kommunikációs szakaszokkal, ami minimalizálja a tétlen időt, amelyet gyakran "csővezeték -buborékoknak" neveznek, amelyek a modell edzés során előfordulhatnak. Ezeknek a hatékonyságnak a csökkentésével a DeepSeek több csomóponton keresztül képes fenntartani az adatok nagy teljesítményét, és a nulla közeli kommunikációs költségeket elérheti az elosztott képzéshez szükséges minden kommunikáció során [1] [3].
A DualPipe algoritmus lehetővé teszi a DeepSeek modellek számára, hogy nagyszámú GPU-n keresztül hatékonyan méretezzék, biztosítva, hogy a modell méret növekedésével a számítási és kommunikációs arány állandó marad. Ez elengedhetetlen a nagy modellek képzésében részt vevő lényeges adatfolyamatok kezeléséhez, mivel ez lehetővé teszi a finom szemcsés szakértői felhasználást, miközben alacsony a kommunikációs költségek [3] [5]. Az architektúra magában foglalja a fejlett memória -optimalizálási technikákat is, amelyek lehetővé teszik a hatékony edzést anélkül, hogy erősen támaszkodnának a tenzor párhuzamosságára, ezáltal csökkentve az általános erőforrás -fogyasztást [1] [5].
Ezenkívül a DeepSeek a szakértők keverékének (MOE) architektúrája kiegészíti a csővezeték párhuzamosságát azáltal, hogy a következtetés során csak a paraméterek (szakértői) részhalmazát aktiválja. Ez a szelektív aktiválás nemcsak a számítási erőforrásokat biztosítja, hanem javítja a paraméterek hatékonyságát is, lehetővé téve a modell számára, hogy akár 671 milliárd paramétert is skálázhasson, miközben fenntartja a kisebb modellekkel összehasonlítható teljesítményt, kevesebb aktív paraméterrel [2] [5]. Ezen építészeti innovációk és a hatékony terheléselosztási stratégiák kombinációja tovább erősíti a mély szeme képességét, hogy hatékonyan méretezze a nagy teljesítményű számítástechnikai környezetben [4] [6].
Összességében a Pipeline Parallition a DeepSeek modellekben megkönnyíti a számítási erőforrások hatékonyabb felhasználását, és lehetővé teszi a nagyobb modellek képzését csökkentett költségek mellett, végül növelve azok méretezhetőségét és teljesítményét a különböző alkalmazásokban.
Idézetek:[1] https://adasci.org/deepseek-v3-explain-optimizing-effication-and-scale/
[2] https://aclantology.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_longtermizmus
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3
[8] https://ajithp.com/2025/01/26/deepseek-r1-ai-reason/
[9] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v2-lite
[10] https://www.interconnects.ai/p/deepseek-v3-and-the-ctual-cost-of-of-of-ofin.