DeepSeek-V3의 노드 제한 라우팅 (NLR)은 대규모 혼합 운동 (MOE) 모델 교육 중에 통신 오버 헤드를 최적화하도록 설계된 전략입니다. 이 접근법은 DeepSeek-V2에서 사용되는 장치 제한 라우팅과 같은 초기 기술을 기반으로하지만 노드 간 통신 비용을 줄이는 데 중점을 둡니다.
NLR의 주요 구성 요소
1. 노드 상호 작용 제한 : NLR에서 각 토큰은 최대 $$ m $$ 노드로 전송되며, 여기서 $$ m $$는 일반적으로 4 [7]와 같은 적은 숫자로 설정됩니다. 이 제한은 토큰이 모델 전체의 과도한 노드와 통신하지 않도록하여 크로스-노드 동기화 및 통신 간접비를 크게 줄입니다 [2] [5].
2. 전문가 선택 : 선택 과정에는 주어진 토큰에 대한 친화력 점수가 가장 높은 전문가를 포함하는 최고 $$ M $$ 노드를 식별하는 것이 포함됩니다. 그런 다음 최종 $$ K_R $$ 전문가는이 선택한 노드에서 선택됩니다 [3]. 이 방법을 사용하면 통신이 집중되고 효율적이며 노드간에 불필요한 데이터 전송을 최소화합니다.
3.로드 밸런싱 : NLR 자체는로드 밸런싱을 직접 해결하지는 않지만 DeepSeek-V3은 다른로드 밸런싱 전략과 통합합니다. 예를 들어, 바이어스 용어를 사용하여 전문가 활용도를 동적으로 조정하여 전문가가 과부하되지 않도록하는 반면 다른 사람은 유휴 상태를 유지합니다 [1] [5]. 이 접근법은 모델 성능을 손상시킬 수있는 보조 손실에 크게 의존하지 않고 계산 효율성을 유지하는 데 도움이됩니다.
NLR의 혜택
- 통신 오버 헤드 감소 : 각 토큰과 통신 할 수있는 노드 수를 제한하면 NLR은 노드간에 전송 해야하는 데이터의 양을 크게 줄입니다. 이러한 의사 소통 오버 헤드 감소는 더 빠른 훈련과 추론 시간으로 이어진다 [2] [5].
-확장 성 개선 : NLR을 사용하면 과도한 노드 간 통신으로 인한 병목 현상을 완화하므로 DeepSeek-V3가보다 효율적으로 확장 할 수 있습니다. 이 확장 성은 대규모 MOE 모델을 처리하고 방대한 양의 데이터를 처리하는 데 중요합니다 [3] [5].
- 강화 된 계산 효율성 : 토큰이 제한된 노드 세트 내에서 처리되도록함으로써 NLR은 시스템 전체에서 균형 잡힌 계산 부하를 유지하는 데 도움이됩니다. 이 균형은 자원 활용을 극대화하고 성능 병목 현상을 최소화하는 데 필수적입니다 [4].
요약하면, DeepSeek-V3의 노드 제한 라우팅은 각 토큰과 상호 작용할 수있는 노드 수를 제한하여 커뮤니케이션 오버 헤드를 최적화하여 크로스 노드 통신 비용을 줄이고 전반적인 시스템 효율성을 향상시킵니다. 이 접근법은 모델 교육 및 추론 중 최적의 리소스 활용을 보장하기 위해 동적로드 밸런싱 전략에 의해 보완됩니다.
인용 :
[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-mipersonations-what-need-know
[7] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[8] https://builtin.com/artificial-intelligence/how-implement-deepseek-locally