Il routing limitato da nodo (NLR) in DeepSeek-V3 è una strategia progettata per ottimizzare le spese generali di comunicazione durante la formazione modello di mixature di Experts (MOE) su larga scala. Questo approccio si basa su tecniche precedenti come il routing limitato dal dispositivo utilizzato in DeepSeek-V2, ma con particolare attenzione alla riduzione dei costi di comunicazione interno.
componenti chiave di NLR
1. Interazioni di limitazione del nodo: in NLR, ogni token viene inviato al massimo i nodi $$ M $$, dove $$ m $$ è in genere impostato su un numero piccolo, come 4 [7]. Questa restrizione garantisce che i token non comunicano con un numero eccessivo di nodi attraverso il modello, riducendo significativamente la sincronizzazione del nodo incrociato e le spese generali di comunicazione [2] [5].
2. Selezione di esperti: il processo di selezione prevede l'identificazione dei nodi più importanti di $$ M $$ che contengono esperti con i punteggi di affinità più alti per un determinato token. Gli esperti Final $$ K_R $$ vengono quindi scelti da questi nodi selezionati [3]. Questo metodo garantisce che la comunicazione sia focalizzata ed efficiente, minimizzando il trasferimento di dati non necessario tra i nodi.
3. Bilanciamento del carico: mentre NLR stesso non affronta direttamente il bilanciamento del carico, DeepSeek-V3 lo integra con altre strategie di bilanciamento del carico. Ad esempio, utilizza termini di distorsione per regolare dinamicamente l'utilizzo degli esperti, garantendo che nessun esperto venga sovraccarico mentre altri rimangono inattivi [1] [5]. Questo approccio aiuta a mantenere l'efficienza computazionale senza fare molto affidamento sulle perdite ausiliarie che potrebbero compromettere le prestazioni del modello.
Vantaggi di NLR
- Riduzione delle spese generali di comunicazione: limitando il numero di nodi con cui ogni token può comunicare, NLR riduce significativamente la quantità di dati che devono essere trasferiti tra i nodi. Questa riduzione delle spese generali di comunicazione porta a tempi di addestramento e inferenza più rapidi [2] [5].
-Scalabilità migliorata: NLR consente a DeepEek-V3 di ridimensionare in modo più efficiente, in quanto mitiga i colli di bottiglia causati da una comunicazione inter-node eccessiva. Questa scalabilità è cruciale per la gestione di modelli MOE su larga scala e l'elaborazione di grandi quantità di dati [3] [5].
- Efficienza computazionale migliorata: garantendo che i token vengano elaborati all'interno di un insieme limitato di nodi, NLR aiuta a mantenere un carico computazionale bilanciato attraverso il sistema. Questo equilibrio è essenziale per massimizzare l'utilizzo delle risorse e ridurre al minimo i colli di bottiglia delle prestazioni [4].
In sintesi, il routing limitato dal nodo in DeepSeek-V3 ottimizza le spese generali di comunicazione limitando il numero di nodi con cui ogni token può interagire, riducendo così i costi di comunicazione cross-node e migliorando l'efficienza complessiva del sistema. Questo approccio è integrato da strategie di bilanciamento del carico dinamico per garantire un utilizzo ottimale delle risorse durante la formazione e l'inferenza del modello.
Citazioni:
[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_more_deepseekv3r1_inference_system_overview.md
[5] https://gonzoml.substack.com/p/deepseek-v3-technical-details
5
[7] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[8] https://builtin.com/artificial-intelligence/how-implement-deepseek-cally