Směrování s omezeným uzlem (NLR) v DeepSeek-V3 je strategie určená k optimalizaci režijních nákladů komunikace během rozsáhlého tréninku směsi expertů (MOE). Tento přístup staví na dřívějších technikách, jako je směrování omezené zařízení používané v DeepSeek-V2, ale se zaměřením na snížení nákladů na komunikaci mezi uzlem.
Klíčové komponenty NLR
1. Omezení interakcí uzlů: V NLR je každý token odeslán na maximum $$ m $$ uzly, kde $$ m $$ je obvykle nastaven na malé číslo, jako je 4 [7]. Toto omezení zajišťuje, že tokeny nekomunikují s nadměrným počtem uzlů napříč modelem, což výrazně snižuje synchronizaci a komunikační režii mezi uzlem [2] [5].
2. Výběr odborníků: Proces výběru zahrnuje identifikaci nejlepších uzlů $$ m $$, které obsahují odborníky s nejvyšší skóre afinity pro daný token. Z těchto vybraných uzlů jsou poté vybráni poslední experti $$ K_R $$ [3]. Tato metoda zajišťuje, že komunikace je zaměřená a efektivní a minimalizuje zbytečný přenos dat mezi uzly.
3. Vyvažování zatížení: Zatímco samotný NLR se přímo nezabývá vyrovnáváním zatížení, DeepSeek-V3 jej integruje s jinými strategiemi vyrovnávání zátěže. Například používá termíny zkreslení k dynamickému úpravě expertního využití a zajišťuje, aby se žádný odborník přetížil, zatímco ostatní zůstávají nečinní [1] [5]. Tento přístup pomáhá udržovat výpočetní účinnost, aniž by se silně spoléhal na pomocné ztráty, které by mohly ohrozit výkon modelu.
Výhody NLR
- Snížená režie komunikace: Omezením počtu uzlů, se kterými každý token může komunikovat, NLR významně snižuje množství dat, které je třeba přenést mezi uzly. Toto snížení režijních nákladů komunikace vede k rychlejšímu tréninku a doby odvození [2] [5].
-Vylepšená škálovatelnost: NLR umožňuje DeepSeek-V3 efektivněji měřítko, protože zmírňuje úzká místa způsobená nadměrnou komunikací mezi uzly. Tato škálovatelnost je zásadní pro zpracování rozsáhlých modelů MOE a zpracování obrovského množství dat [3] [5].
- Vylepšená výpočetní účinnost: Zajištění, že tokeny jsou zpracovány v omezené sadě uzlů, NLR pomáhá udržovat vyvážené výpočetní zatížení napříč systémem. Tato rovnováha je nezbytná pro maximalizaci využití zdrojů a minimalizaci úzkých míst výkonu [4].
Stručně řečeno, směrování s omezeným uzlem v DeepSeek-V3 optimalizuje režii komunikace omezením počtu uzlů, se kterými každý token může interagovat, čímž se sníží nákladů na komunikaci mezi uzlem a zlepšuje celkovou účinnost systému. Tento přístup je doplněn dynamickými strategiemi vyrovnávání zátěže k zajištění optimálního využití zdrojů během tréninku a inference modelu.
Citace:
[1] https://machinelearningatscale.substack.com/p/deepseek-v3-model
[2] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[3] https://martinfowler.com/articles/deepseek-papers.html
[4] https://github.com/deepseek-ai/open-infra-index/main/202502opensourceweek/day_6_one_more_thing_deepseekv3r1_inference_system_overview.md
[5] https://gonzoml.substack.com/p/deepseek-v3-technical-details
[6] https://natlawreview.com/article/deepseek-ais-security-woes-impersonations-what-you-n-new-know
[7] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[8] https://builtin.com/artificial-intelligence/how-implement-deepseek-locally