Boru hattı paralelliği, özellikle DualPipe algoritmasının uygulanmasıyla Deepseek modellerinin ölçeklenebilirliğini önemli ölçüde arttırır. Bu yenilikçi yaklaşım, genellikle model eğitimi sırasında meydana gelebilecek "boru hattı kabarcıkları" olarak adlandırılan boş zamanları en aza indiren hesaplama ve iletişim aşamalarını üst üste binerek eğitim sürecini optimize eder. Bu verimsizlikleri azaltarak, Deepseek, dağıtılmış eğitim için gerekli tüm iletişim sırasında sıfıra yakın iletişim yükü elde ederek, birden fazla düğümde yüksek bir veri verimini koruyabilir [1] [3].
DualPipe algoritması, DeepSeek modellerinin model boyutu arttıkça hesaplama / iletişim oranının sabit kalmasını sağlayarak çok sayıda GPU arasında etkili bir şekilde ölçeklenmesine izin verir. Bu, iletişim maliyetlerini düşük tutarken ince taneli uzman kullanımını sağladığı için büyük modellerin eğitilmesinde yer alan önemli veri akışlarını yönetmek için çok önemlidir [3] [5]. Mimari ayrıca, tensör paralelliğine büyük ölçüde güvenmeden etkili eğitime izin veren, böylece genel kaynak tüketimini azaltan gelişmiş bellek optimizasyon tekniklerini de içerir [1] [5].
Ek olarak, Deepseek'in Experts karışımı (MOE) mimarisi kullanımı, çıkarım sırasında sadece bir parametre (uzman) alt kümesini aktive ederek boru hattı paralelliği tamamlar. Bu seçici aktivasyon sadece hesaplama kaynaklarını korumakla kalmaz, aynı zamanda parametre verimliliğini de arttırır, bu da modelin 671 milyar parametreyi ölçeklendirmesine izin verirken, daha az aktif parametreye sahip daha küçük modellerle karşılaştırılabilir performansı korur [2] [5]. Bu mimari yeniliklerin ve verimli yük dengeleme stratejilerinin birleşimi, Deepseek'in yüksek performanslı bilgi işlem ortamlarında etkili bir şekilde ölçeklendirme yeteneğini daha da sağlamlaştırır [4] [6].
Genel olarak, Deepseek modellerindeki boru hattı paralelliği, hesaplama kaynaklarının daha verimli bir şekilde kullanılmasını kolaylaştırır ve daha büyük modellerin düşük maliyetlerle eğitimine izin verir ve sonuçta çeşitli uygulamalarda ölçeklenebilirliklerini ve performanslarını artırır.
Alıntılar:[1] https://adasci.org/deepseek-v3-splained-optimizizing-fort-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-a-weasoning/
[9] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v2-lite
[10] https://www.interconnects.a/p/deepseek-v3-and-the-cual-cost-of