Node-begrænset routing (NLR) i Deepseek-V3 er en strategi designet til at optimere kommunikationsomkostninger under storstilet blanding af eksperter (MOE) modeluddannelse. Denne tilgang bygger på tidligere teknikker som enhedsbegrænset routing, der bruges i Deepseek-V2, men med fokus på at reducere omkostninger mellem node.
Nøglekomponenter i NLR
1. Begrænsning af knudeinteraktioner: I NLR sendes hvert token til højst $$ M $$ noder, hvor $$ m $$ typisk er indstillet til et lille antal, såsom 4 [7]. Denne begrænsning sikrer, at tokens ikke kommunikerer med et for stort antal knudepunkter på tværs af modellen, hvilket reducerer synkronisering og kommunikationsomkostninger på tværs af node og kommunikation [2] [5].
2. Ekspertudvælgelse: Udvælgelsesprocessen involverer at identificere de øverste $$ M $$ noder, der indeholder eksperter med de højeste affinitetsresultater for et givet token. De endelige $$ K_R $$ eksperter vælges derefter fra disse udvalgte knudepunkter [3]. Denne metode sikrer, at kommunikationen er fokuseret og effektiv og minimerer unødvendig dataoverførsel mellem noder.
3. belastningsbalancering: Mens NLR i sig selv ikke direkte adresserer belastningsbalancering, integrerer DeepSeek-V3 det med andre belastningsafbalanceringsstrategier. For eksempel bruger den bias -udtryk til dynamisk at justere ekspertudnyttelse, hvilket sikrer, at ingen ekspert bliver overbelastet, mens andre forbliver inaktiv [1] [5]. Denne tilgang hjælper med at bevare beregningseffektiviteten uden at stole stærkt på hjælpetab, der kan kompromittere modelpræstation.
Fordele ved NLR
- Nedsat kommunikationsomkostning: Ved at begrænse antallet af noder, som hver token kan kommunikere med, reducerer NLR markant mængden af data, der skal overføres mellem noder. Denne reduktion i kommunikationsomkostninger fører til hurtigere træning og inferenstider [2] [5].
-Forbedret skalerbarhed: NLR giver DeepSeek-V3 mulighed for at skalere mere effektivt, da det mindsker flaskehalse forårsaget af overdreven kommunikation mellem noden. Denne skalerbarhed er afgørende for håndtering af store MOE-modeller og behandling af store mængder data [3] [5].
- Forbedret beregningseffektivitet: Ved at sikre, at tokens behandles inden for et begrænset sæt noder, hjælper NLR med at opretholde en afbalanceret beregningsbelastning på tværs af systemet. Denne balance er vigtig for at maksimere ressourceudnyttelsen og minimere ydelsesflaskehalse [4].
I sammendraget optimerer knudepunktsbegrænset routing i DeepSeek-V3 kommunikationsomkostninger ved at begrænse antallet af noder, som hver token kan interagere med, og derved reducere kommunikationsomkostninger på tværs af node og forbedre den samlede systemeffektivitet. Denne tilgang suppleres med dynamiske belastningsafbalanceringsstrategier for at sikre optimal ressourceudnyttelse under modeluddannelse og inferens.
Citater:
[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
)
[5] https://gonzoml.substack.com/p/deepseek-v3-technical-details
[6] https://natlawreview.com/article/deepseek-ais-security-woes-impersonations-what-you-need-know
[7] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[8] https://builtin.com/artificial-intelligence/how-implement-deepseek-localt