Pipeline Parallelism ช่วยเพิ่มความสามารถในการปรับขนาดของแบบจำลอง Deepseek โดยเฉพาะอย่างยิ่งผ่านการใช้อัลกอริทึม DualPipe วิธีการที่เป็นนวัตกรรมนี้เพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการฝึกอบรมโดยการคำนวณที่ทับซ้อนกันและขั้นตอนการสื่อสารซึ่งช่วยลดเวลาว่างมักเรียกว่า "ฟองอากาศ" ซึ่งสามารถเกิดขึ้นได้ในระหว่างการฝึกอบรมแบบจำลอง ด้วยการลดความไร้ประสิทธิภาพเหล่านี้ Deepseek สามารถรักษาปริมาณงานที่สูงของข้อมูลในหลายโหนดได้รับค่าใช้จ่ายในการสื่อสารใกล้ศูนย์ในระหว่างการสื่อสารทั้งหมดที่จำเป็นสำหรับการฝึกอบรมแบบกระจาย [1] [3]
อัลกอริทึม Dualpipe ช่วยให้แบบจำลอง Deepseek สามารถปรับขนาดได้อย่างมีประสิทธิภาพใน GPU จำนวนมากโดยทำให้มั่นใจว่าเมื่อขนาดของแบบจำลองเพิ่มขึ้นอัตราส่วนการคำนวณต่อการสื่อสารยังคงที่ นี่เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการจัดการการไหลของข้อมูลที่สำคัญที่เกี่ยวข้องในการฝึกอบรมแบบจำลองขนาดใหญ่เนื่องจากช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญด้านการใช้งานได้ดีในขณะที่รักษาค่าใช้จ่ายในการสื่อสารไว้ต่ำ [3] [5] สถาปัตยกรรมยังรวมเอาเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพหน่วยความจำขั้นสูงซึ่งช่วยให้การฝึกอบรมที่มีประสิทธิภาพโดยไม่ต้องพึ่งพาความเท่าเทียมกันของเทนเซอร์ซึ่งจะช่วยลดการใช้ทรัพยากรโดยรวม [1] [5]
นอกจากนี้การใช้สถาปัตยกรรมส่วนผสมของ Experts (MOE) ของ Deepseek เติมเต็มความเท่าเทียมไปป์ไลน์โดยการเปิดใช้งานเฉพาะชุดย่อยของพารามิเตอร์ (ผู้เชี่ยวชาญ) ในระหว่างการอนุมาน การเปิดใช้งานการเลือกนี้ไม่เพียง แต่อนุรักษ์ทรัพยากรการคำนวณ แต่ยังช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของพารามิเตอร์ช่วยให้แบบจำลองสามารถขยายพารามิเตอร์ได้สูงถึง 671 พันล้านพารามิเตอร์ในขณะที่ยังคงประสิทธิภาพเทียบเท่ากับรุ่นที่เล็กกว่าที่มีพารามิเตอร์ที่ใช้งานน้อยลง [2] [5] การรวมกันของนวัตกรรมทางสถาปัตยกรรมเหล่านี้และกลยุทธ์การปรับสมดุลโหลดที่มีประสิทธิภาพช่วยเพิ่มความสามารถของ Deepseek ในการปรับขนาดได้อย่างมีประสิทธิภาพในสภาพแวดล้อมการคำนวณประสิทธิภาพสูง [4] [6]
โดยรวมแล้วการขนานกันไปป์ไลน์ในรูปแบบ Deepseek ช่วยให้การใช้ทรัพยากรการคำนวณมีประสิทธิภาพมากขึ้นและช่วยให้การฝึกอบรมโมเดลขนาดใหญ่ขึ้นด้วยต้นทุนที่ลดลง
การอ้างอิง:[1] https://adasci.org/deepseek-v3-explained-optimizing-efficience-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