DeepSeek-V3のノード制限ルーティング(NLR)は、大規模な専門家(MOE)モデルトレーニング中に通信オーバーヘッドを最適化するように設計された戦略です。このアプローチは、DeepSeek-V2で使用されるデバイス制限ルーティングのような以前の手法に基づいていますが、ノード間通信コストの削減に重点を置いています。
NLRの重要なコンポーネント
1。ノードの相互作用の制限：NLRでは、各トークンは最大$$ m $$ノードに送信されます。ここでは、$$ m $$は通常、4 [7]などの少数に設定されます。この制限により、トークンがモデル全体で過剰な数のノードと通信しないことを保証し、クロスノードの同期と通信オーバーヘッドを大幅に削減します[2] [5]。
2。専門家の選択：選択プロセスには、特定のトークンのアフィニティスコアが最も高い専門家を含むトップ$$ m $$ノードを識別することが含まれます。最後の$$ K_R $$の専門家は、これらの選択したノードから選択されます[3]。この方法により、通信が集中して効率的になり、ノード間の不必要なデータ転送が最小限に抑えられます。
3。負荷分散：NLR自体は負荷分散に直接対処しませんが、DeepSeek-V3はそれを他の負荷分散戦略と統合します。たとえば、バイアス用語を使用して専門家の利用率を動的に調整し、他の人がアイドル状態を維持している間に専門家が過負荷にならないようにします[1] [5]。このアプローチは、モデルのパフォーマンスを損なう可能性のある補助損失に大きく依存することなく、計算効率を維持するのに役立ちます。
NLRの利点
- 通信オーバーヘッドの削減：各トークンが通信できるノードの数を制限することにより、NLRはノード間で転送する必要があるデータの量を大幅に減少させます。通信オーバーヘッドのこの減少は、トレーニングと推論の時間をより高速にすることにつながります[2] [5]。
- スケーラビリティの向上：NLRにより、DeepSeek-V3は、過剰なノード間通信によって引き起こされるボトルネックを軽減するため、より効率的にスケーリングできます。このスケーラビリティは、大規模なMOEモデルを処理し、膨大な量のデータを処理するために重要です[3] [5]。
- 計算効率の強化：トークンが限られたノードのセット内で処理されるようにすることにより、NLRはシステム全体でバランスの取れた計算負荷を維持するのに役立ちます。このバランスは、リソースの利用を最大化し、パフォーマンスのボトルネックを最小化するために不可欠です[4]。
要約すると、DeepSeek-V3のノード制限ルーティングは、各トークンが相互作用できるノードの数を制限することにより、通信オーバーヘッドを最適化し、それによりクロスノード通信コストを削減し、システム全体の効率を改善します。このアプローチは、モデルトレーニングと推論中に最適なリソース利用を確保するために、動的負荷分散戦略によって補完されます。
引用：
[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/20250255025502550255025502550255025502550255025025025025025025025025025025025025025025025025020250202502THIES_DEEPSEEKV3R1_INFERFINERE_SYSTEM_OVERVIEW.MD
[5] https://gonzoml.substack.com/p/deepseek-v3-technical-details
[6] https://natlawreview.com/article/deepseek-ais-security-woes-impersonations-何をしてください
[7] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[8] https://builtin.com/artificial-intelligence/how-implement-deepseek-locally