Knutebegrenset ruting (NLR) i DeepSeek-V3 er en strategi designet for å optimalisere kommunikasjonskostnader under storskala blanding-aveksperter (MOE) modelltrening. Denne tilnærmingen bygger på tidligere teknikker som enhetsbegrenset ruting som ble brukt i DeepSeek-V2, men med fokus på å redusere kommunikasjonskostnader mellom noder.
Nøkkelkomponenter i NLR
1. Begrensning av nodeinteraksjoner: I NLR blir hvert token sendt til de fleste $$ m $$ noder, der $$ m $$ vanligvis er satt til et lite tall, for eksempel 4 [7]. Denne begrensningen sikrer at symboler ikke kommuniserer med et overdreven antall noder over hele modellen, noe som reduserer tverrnodesynkronisering og kommunikasjon overhead [2] [5] betydelig.
2. Ekspertvalg: Utvelgelsesprosessen innebærer å identifisere de beste $$ m $$ noder som inneholder eksperter med de høyeste affinitetspoengene for et gitt token. De endelige $$ K_R $$ ekspertene blir deretter valgt fra disse utvalgte nodene [3]. Denne metoden sikrer at kommunikasjonen er fokusert og effektiv, og minimerer unødvendig dataoverføring mellom noder.
3. Lastbalansering: Mens NLR i seg selv ikke direkte adresserer belastningsbalansering, integrerer DeepSeek-V3 den med andre belastningsbalanseringsstrategier. For eksempel bruker den skjevheter for å dynamisk justere ekspertutnyttelse, og sikre at ingen ekspert blir overbelastet mens andre forblir ledige [1] [5]. Denne tilnærmingen hjelper til med å opprettholde beregningseffektiviteten uten å stole sterkt på tilleggstap som kan kompromittere modellytelsen.
Fordeler med NLR
- Redusert kommunikasjonskostnader: Ved å begrense antall noder hver token kan kommunisere med, reduserer NLR betydelig datamengden som må overføres mellom noder. Denne reduksjonen i kommunikasjonskostnader fører til raskere trening og slutningstider [2] [5].
-Forbedret skalerbarhet: NLR lar DeepSeek-V3 skalere mer effektivt, ettersom det demper flaskehalsene forårsaket av overdreven kommunikasjon mellom noder. Denne skalerbarheten er avgjørende for å håndtere storskala MOE-modeller og behandle enorme datamengder [3] [5].
- Forbedret beregningseffektivitet: Ved å sikre at symboler blir behandlet i et begrenset sett med noder, hjelper NLR med å opprettholde en balansert beregningsbelastning over systemet. Denne balansen er avgjørende for å maksimere ressursutnyttelsen og minimere flaskehalser for ytelse [4].
Oppsummert optimaliserer nodebegrenset ruting i DeepSeek-V3 kommunikasjonskostnader ved å begrense antallet noder hvert token kan samhandle med, og dermed redusere kommunikasjonskostnader for tvers av noder og forbedre den totale systemeffektiviteten. Denne tilnærmingen kompletteres med dynamiske belastningsbalanseringsstrategier for å sikre optimal ressursutnyttelse under modellopplæring og inferens.
Sitasjoner:
[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_hing_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-what-u-need-vet
[7] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[8] https://builtin.com/artificial-intelligence/how-implement-depseek-locally