管道并行性显着增强了DeepSeek模型的可扩展性，尤其是通过实现DualPipe算法。这种创新的方法通过重叠的计算和通信阶段来优化训练过程，从而最大程度地减少了在模型培训期间可能发生的空闲时间。通过降低这些低效率，DeepSeek可以在分布式培训所需的全能通信过程中保持跨多个节点的数据吞吐量，从而实现接近零的通信开销[1] [3]。
双管算法允许DeepSeek模型通过确保随着模型大小的增加，计算与通信比率保持恒定，从而可以在大量GPU上有效扩展。这对于管理培训大型模型涉及的大量数据流至关重要，因为它可以促进良好的专家利用率，同时保持沟通成本较低[3] [5]。该体系结构还结合了高级内存优化技术，这些技术可以进行有效的培训，而无需大量依赖张量并行性，从而减少了整体资源消耗[1] [5]。
此外，DeepSeek的使用混合物（MOE）体系结构在推理过程中仅激活参数（专家）的子集（专家）来补充管道并行性。这种选择性激活不仅可以节省计算资源，而且可以提高参数效率，从而使模型可以扩展高达6710亿个参数，同时保持与具有较少活动参数的较小模型相当的性能[2] [5]。这些建筑创新和有效的负载平衡策略的结合进一步巩固了DeepSeek在高性能计算环境中有效扩展的能力[4] [6]。
总体而言，DeepSeek模型中的管道并行性有助于更有效地利用计算资源，并允许以降低成本训练更大的模型，最终增强其在各种应用中的可扩展性和性能。
引用：[1] https://adasci.org/deepseek-v3-explation-eptimization-efficie-andscale/
[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_models_with_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-cost-cost-of