Rooting ograniczony węzłem (NLR) w Deepseek-V3 to strategia zaprojektowana w celu optymalizacji kosztów komunikacyjnych podczas treningu modelu mieszanki mieszanki ekspertów (MOE). Podejście to opiera się na wcześniejszych technikach, takich jak routing ograniczony do urządzeń stosowany w Deepseek-V2, ale z naciskiem na zmniejszenie kosztów komunikacji między węzłami.
Kluczowe elementy NLR
1. Ograniczanie interakcji węzłów: W NLR każdy token jest wysyłany do najwyżej $$ m $$, gdzie $$ m $$ jest zwykle ustawiony na niewielką liczbę, na przykład 4 [7]. Ograniczenie to zapewnia, że tokeny nie komunikują się z nadmierną liczbą węzłów w całym modelu, znacznie zmniejszając synchronizację i komunikację węzłów krzyżowych [2] [5].
2. Wybór ekspertów: Proces selekcji obejmuje identyfikację najwyższych węzłów $$ m $$, które zawierają ekspertów z najwyższymi wynikami powinowactwa dla danego tokena. Ostateczne $$ K_R $$ eksperci są następnie wybierani z tych wybranych węzłów [3]. Ta metoda zapewnia, że komunikacja jest skoncentrowana i wydajna, minimalizując niepotrzebne transfer danych między węzłami.
3. Równoważenie obciążenia: podczas gdy sam NLR nie dotyczy bezpośrednio równoważenia obciążenia, Deepseek-V3 integruje go z innymi strategiami równoważenia obciążenia. Na przykład wykorzystuje terminy stronniczości do dynamicznego dostosowania wykorzystania ekspertów, zapewniając, że żaden ekspert nie zostanie przeciążony, podczas gdy inne pozostają bezczynne [1] [5]. Takie podejście pomaga utrzymać wydajność obliczeniową bez polegania na pomocy pomocy, które mogą zagrozić wydajności modelu.
Korzyści z NLR
- Zmniejszone koszty ogólne: ograniczając liczbę węzłów, z którymi każdy token może się komunikować, NLR znacznie zmniejsza ilość danych, które należy przenieść między węzłami. To zmniejszenie kosztów komunikacyjnych prowadzi do szybszego treningu i czasów wnioskowania [2] [5].
-Ulepszona skalowalność: NLR pozwala DeepSeek-V3 na bardziej wydajną skalowanie, ponieważ łagodzi wąskie gardła spowodowane nadmierną komunikacją między węzłami. Ta skalowalność ma kluczowe znaczenie dla obsługi modeli MOE na dużą skalę i przetwarzania ogromnych ilości danych [3] [5].
- Ulepszona wydajność obliczeniowa: Zapewniając, że tokeny są przetwarzane w ograniczonym zestawie węzłów, NLR pomaga utrzymać zrównoważone obciążenie obliczeniowe w całym systemie. Bilans ten jest niezbędny do maksymalizacji wykorzystania zasobów i minimalizacji wąskich gardeł wydajności [4].
Podsumowując, ograniczone węzłem routing w DeepSeek-V3 optymalizuje koszty ogólne komunikacji, ograniczając liczbę węzłów, z którymi może oddziaływać, zmniejszając koszty komunikacji węzłowej i poprawiając ogólną wydajność systemu. Podejście to uzupełnia dynamiczne strategie równoważenia obciążenia w celu zapewnienia optymalnego wykorzystania zasobów podczas szkolenia i wnioskowania.
Cytaty:
[1] https://machinearningatscale.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-looes-impersonations-what-you-need-wnow
[7] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[8] https://builtin.com/artificial-intelligence/how-implement-deepseek-loCally