Das Node-Limited Routing (NLR) in Deepseek-V3 ist eine Strategie zur Optimierung des Kommunikationsaufwands während der großflächigen Mischungstraining (MIE-OF-Experts). Dieser Ansatz baut auf früheren Techniken wie dem in Deepseek-V2 verwendeten Geräteinschränkungsrouting auf, wobei der Schwerpunkt auf der Reduzierung der Kommunikationskosten zwischen den Noten liegt.
Schlüsselkomponenten von NLR
1. Beschränkung der Knoteninteraktionen: In NLR wird jedes Token an höchstens $$ m $$ -Knoten gesendet, wobei $$ m $$ normalerweise auf eine kleine Zahl eingestellt ist, z. B. 4 [7]. Diese Einschränkung stellt sicher, dass Token nicht mit einer übermäßigen Anzahl von Knoten im gesamten Modell kommunizieren und die Synchronisation und Kommunikationsaufwand in der Cross-Node-Synchronisation erheblich verringert [2] [5].
2. Expertenauswahl: Der Auswahlprozess beinhaltet die Identifizierung der obersten $$ m $$ -Knoten, die Experten mit den höchsten Affinitätswerten für ein bestimmtes Token enthalten. Die endgültigen $$ k_r $$ -Experten werden dann aus diesen ausgewählten Knoten ausgewählt [3]. Diese Methode stellt sicher, dass die Kommunikation fokussiert und effizient ist und unnötige Datenübertragung zwischen Knoten minimiert.
3. Lastausgleich: Während NLR selbst das Lastausgleich nicht direkt angeht, integriert Deepseek-V3 es in andere Strategien für Lastausgleich. Zum Beispiel verwendet es Vorspannungsbegriffe, um die Expertenauslastung dynamisch anzupassen, und stellt sicher, dass kein Experte überlastet wird, während andere untätig bleiben [1] [5]. Dieser Ansatz trägt dazu bei, die Recheneffizienz aufrechtzuerhalten, ohne sich stark auf Hilfsverluste zu verlassen, die die Modellleistung beeinträchtigen könnten.
Vorteile von NLR
- Reduzierter Kommunikationsaufwand: Durch die Begrenzung der Anzahl der Knoten, mit denen jedes Token kommunizieren kann, verringert NLR die Datenmenge, die zwischen Knoten übertragen werden müssen, erheblich. Diese Verringerung des Kommunikationsaufwandes führt zu schnelleren Trainings- und Inferenzzeiten [2] [5].
-Verbesserte Skalierbarkeit: NLR ermöglicht es, dass Deepseek-V3 effizienter skaliert, da es die durch übermäßigen Kommunikation verursachten Engpässe mindert. Diese Skalierbarkeit ist entscheidend für den Umgang mit großen MOE-Modellen und der Verarbeitung großer Datenmengen [3] [5].
- Verbesserte Recheneffizienz: Durch die Gewährleistung der Innerhalb eines begrenzten Satzes von Knoten hilft NLR bei der Aufrechterhaltung einer ausgewogenen Rechenlast über das System. Dieser Restbetrag ist für die Maximierung der Ressourcennutzung und die Minimierung der Leistungs Engpässe von wesentlicher Bedeutung [4].
Zusammenfassend optimiert das knotenbegrenzte Routing in Deepseek-V3 den Kommunikationsaufwand, indem die Anzahl der Knoten einschränken kann, mit denen jedes Token interagieren kann, wodurch die Kommunikationskosten der Cross-Node-Kommunikation verringert und die Effizienz des Gesamtsystems verbessert werden. Dieser Ansatz wird durch dynamische Strategien zum Ausgleich von Lastausgleich ergänzt, um eine optimale Ressourcennutzung während des Modelltrainings und der Inferenz zu gewährleisten.
Zitate:
[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_6_one_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-personations-wat-you-need-know
[7] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[8] https://builtin.com/artificial-intelligence/how-implement-yepseek-locally