Node-beperkte routing (NLR) in DeepSeek-V3 is een strategie die is ontworpen om de communicatie-overhead te optimaliseren tijdens grootschalige mengsel-van-experts (MOE) modeltraining. Deze aanpak bouwt voort op eerdere technieken zoals apparaat-beperkte routing die worden gebruikt in DeepSeek-V2, maar met een focus op het verlagen van de communicatiekosten tussen knooppunten.
Sleutelcomponenten van NLR
1. Beperking van knooppuntinteracties: in NLR wordt elk token op de meeste $$ m $$ knooppunten verzonden, waarbij $$ m $$ meestal wordt ingesteld op een klein aantal, zoals 4 [7]. Deze beperking zorgt ervoor dat tokens niet communiceren met een overmatig aantal knooppunten over het model, waardoor cros-node synchronisatie en communicatie-overhead aanzienlijk worden verminderd [2] [5].
2. De selectie van experts: het selectieproces omvat het identificeren van de top $$ M $$ knooppunten die experts bevatten met de hoogste affiniteitsscores voor een bepaald token. De laatste $$ k_r $$ experts worden vervolgens gekozen uit deze geselecteerde knooppunten [3]. Deze methode zorgt ervoor dat de communicatie gericht en efficiënt is, waardoor onnodige gegevensoverdracht tussen knooppunten wordt geminimaliseerd.
3. Load Balancing: Hoewel NLR zelf niet direct gaat om load-balancing, integreert Deepseek-V3 het met andere strategieën voor het balanceren van belastingen. Het gebruikt bijvoorbeeld biastermen om het gebruik van deskundig het gebruik van deskundig aan te passen, zodat geen expert overbelast wordt terwijl anderen inactief blijven [1] [5]. Deze aanpak helpt de rekenefficiëntie te behouden zonder sterk te vertrouwen op hulpverliezen die de modelprestaties in gevaar kunnen brengen.
Voordelen van NLR
- Verminderde communicatie -overhead: door het aantal knooppunten te beperken waarmee elke token kan communiceren, vermindert NLR de hoeveelheid gegevens die tussen knooppunten moeten worden overgedragen aanzienlijk vermindert. Deze vermindering van de overheadcommunicatie leidt tot snellere training en inferentietijden [2] [5].
-Verbeterde schaalbaarheid: NLR stelt Deepseek-V3 in staat om efficiënter te schalen, omdat het de knelpunten vermindert die worden veroorzaakt door overmatige interbekeringscommunicatie. Deze schaalbaarheid is cruciaal voor het verwerken van grootschalige MOE-modellen en het verwerken van enorme hoeveelheden gegevens [3] [5].
- Verbeterde computationele efficiëntie: door ervoor te zorgen dat tokens worden verwerkt binnen een beperkte set knooppunten, helpt NLR een gebalanceerde rekenbelasting in het systeem te behouden. Deze balans is essentieel voor het maximaliseren van het gebruik van middelen en het minimaliseren van knelpunten van prestaties [4].
Samenvattend, optimaliseert knooppuntbeperking in Deepseek-V3 de overheadkosten van de communicatie door het aantal knooppunten te beperken waarmee elke token kan interageren, waardoor de communicatiekosten voor cross-knooppunten worden verlaagd en de algehele systeemefficiëntie wordt verbeterd. Deze aanpak wordt aangevuld met dynamische strategieën voor het afbeelden van belastingen om een optimaal gebruik van hulpbronnen te garanderen tijdens modelopleiding en gevolgtrekking.
Citaten:
[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/blob/main/202502OpensourceWeek/day_one_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-need-know
[7] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[8] https://builtin.com/artificial-intellingence/how-implement-deepseek-locally