Η δρομολόγηση περιορισμένης από τους κόμβους (NLR) στο Deepseek-V3 είναι μια στρατηγική που έχει σχεδιαστεί για τη βελτιστοποίηση των γενικών εξόδων της επικοινωνίας κατά τη διάρκεια μεγάλης κλίμακας μίγματος του μοντέλου. Αυτή η προσέγγιση βασίζεται σε προηγούμενες τεχνικές όπως η δρομολόγηση περιορισμένη από τη συσκευή που χρησιμοποιείται στο Deepseek-V2, αλλά με έμφαση στη μείωση του κόστους επικοινωνίας μεταξύ των κόμβων.
βασικά στοιχεία του NLR
1. Περιορισμός των αλληλεπιδράσεων κόμβου: Στο NLR, κάθε διακριτικό αποστέλλεται στους πολύ $ $$ M $$ κόμβους, όπου $$ M $$ είναι συνήθως ρυθμισμένο σε μικρό αριθμό, όπως 4 [7]. Αυτός ο περιορισμός εξασφαλίζει ότι τα μάρκες δεν επικοινωνούν με υπερβολικό αριθμό κόμβων σε όλο το μοντέλο, μειώνοντας σημαντικά το συγχρονισμό διασταυρούμενου κόμβου και την επικεφαλής της επικοινωνίας [2] [5].
2. Επιλογή εμπειρογνωμόνων: Η διαδικασία επιλογής περιλαμβάνει τον εντοπισμό των κορυφαίων κόμβων $$ M $$ που περιέχουν εμπειρογνώμονες με τις υψηλότερες βαθμολογίες συγγένειας για ένα δεδομένο διακριτικό. Οι τελικοί εμπειρογνώμονες $ $ $$ επιλέγονται στη συνέχεια από αυτούς τους επιλεγμένους κόμβους [3]. Αυτή η μέθοδος διασφαλίζει ότι η επικοινωνία είναι εστιασμένη και αποτελεσματική, ελαχιστοποιώντας την περιττή μεταφορά δεδομένων μεταξύ των κόμβων.
3. Εξισορρόπηση φορτίου: Ενώ το ίδιο το NLR δεν αντιμετωπίζει άμεσα την εξισορρόπηση φορτίου, το Deepseek-V3 ενσωματώνει με άλλες στρατηγικές εξισορρόπησης φορτίου. Για παράδειγμα, χρησιμοποιεί όρους μεροληψίας για να προσαρμόσει δυναμικά τη χρήση εμπειρογνωμόνων, εξασφαλίζοντας ότι κανένας εμπειρογνώμονας δεν υπερφορτώνεται, ενώ άλλοι παραμένουν αδρανείς [1] [5]. Αυτή η προσέγγιση συμβάλλει στη διατήρηση της υπολογιστικής απόδοσης χωρίς να βασίζεται σε μεγάλο βαθμό σε βοηθητικές απώλειες που ενδέχεται να θέσουν σε κίνδυνο την απόδοση του μοντέλου.
Οφέλη του NLR
- Μειωμένη επικεφαλίδα επικοινωνίας: Περιορισμός του αριθμού των κόμβων που μπορεί να επικοινωνήσει με το NLR, μειώνει σημαντικά την ποσότητα των δεδομένων που πρέπει να μεταφερθούν μεταξύ των κόμβων. Αυτή η μείωση των γενικών εξόδων επικοινωνίας οδηγεί σε ταχύτερους χρόνους κατάρτισης και συμπερασμάτων [2] [5].
-Βελτιωμένη επεκτασιμότητα: Το NLR επιτρέπει στην πιο αποτελεσματική κλιμάκωση του Deepseek-V3, καθώς μετριάζει τα σημεία συμφόρησης που προκαλούνται από την υπερβολική επικοινωνία μεταξύ των κόμβων. Αυτή η επεκτασιμότητα είναι ζωτικής σημασίας για το χειρισμό μοντέλων MOE μεγάλης κλίμακας και την επεξεργασία τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων [3] [5].
- Ενισχυμένη υπολογιστική απόδοση: Εξασφαλίζοντας ότι τα μάρκες υποβάλλονται σε επεξεργασία σε ένα περιορισμένο σύνολο κόμβων, το NLR συμβάλλει στη διατήρηση ενός ισορροπημένου υπολογιστικού φορτίου σε ολόκληρο το σύστημα. Αυτή η ισορροπία είναι απαραίτητη για τη μεγιστοποίηση της αξιοποίησης των πόρων και την ελαχιστοποίηση των σημείων συμφόρησης απόδοσης [4].
Συνοπτικά, η δρομολόγηση περιορισμένης από τους κόμβους στο Deepseek-V3 βελτιστοποιεί τα γενικά έξοδα επικοινωνίας περιορίζοντας τον αριθμό των κόμβων που μπορεί να αλληλεπιδράσει κάθε διακριτικό, μειώνοντας έτσι το κόστος επικοινωνίας διασταυρούμενου κόμβου και τη βελτίωση της συνολικής αποτελεσματικότητας του συστήματος. Αυτή η προσέγγιση συμπληρώνεται από δυναμικές στρατηγικές εξισορρόπησης φορτίου για να εξασφαλιστεί η βέλτιστη αξιοποίηση των πόρων κατά τη διάρκεια της κατάρτισης και της συμπερίληψης του μοντέλου.
Αναφορές:
[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_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-hat-you-need-ker
[7] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[8] https://builtin.com/artificial-intelligence/how-implement-deepseek-locally