Ruting-ul limitat de noduri (NLR) în Deepseek-V3 este o strategie concepută pentru a optimiza comunicarea aeriană în timpul antrenamentului modelului de amestec pe scară largă (MOE). Această abordare se bazează pe tehnici anterioare, cum ar fi rutarea limitată de dispozitiv utilizată în Deepseek-V2, dar cu accent pe reducerea costurilor de comunicare inter-nod.
Componente cheie ale NLR
1.. Restricționarea interacțiunilor nodului: în NLR, fiecare jeton este trimis la cel mult $$ m $$ noduri, unde $$ M $$ este de obicei setat la un număr mic, cum ar fi 4 [7]. Această restricție asigură că jetoanele nu comunică cu un număr excesiv de noduri pe întregul model, reducând semnificativ sincronizarea nodului încrucișat și comunicarea deasupra capului [2] [5].
2. Selecția experților: Procesul de selecție implică identificarea nodurilor de top $$ m $$ care conțin experți cu cele mai mari scoruri de afinitate pentru un simbol dat. Experții finali $$ K_R $$ sunt apoi aleși dintre aceste noduri selectate [3]. Această metodă se asigură că comunicarea este concentrată și eficientă, minimizând transferul inutil de date între noduri.
3. Echilibrarea încărcăturii: În timp ce NLR în sine nu abordează în mod direct echilibrarea sarcinii, Deepseek-V3 îl integrează cu alte strategii de echilibrare a sarcinilor. De exemplu, utilizează termeni de prejudecăți pentru a ajusta dinamic utilizarea experților, asigurându -se că niciun expert nu va fi supraîncărcat în timp ce alții rămân inactivi [1] [5]. Această abordare ajută la menținerea eficienței de calcul, fără a se baza foarte mult pe pierderi auxiliare care ar putea compromite performanța modelului.
Beneficiile NLR
- Reducerea cheltuielilor de comunicare: prin limitarea numărului de noduri cu care fiecare jeton poate comunica, NLR scade semnificativ cantitatea de date care trebuie transferate între noduri. Această reducere a comunicării cheltuieli duce la o pregătire mai rapidă și timpi de inferență [2] [5].
-Scalabilitate îmbunătățită: NLR permite Deepseek-V3 să se extindă mai eficient, deoarece atenuează blocajele cauzate de o comunicare excesivă internată. Această scalabilitate este crucială pentru gestionarea modelelor MOE la scară largă și pentru prelucrarea cantităților mari de date [3] [5].
- Eficiență de calcul îmbunătățită: prin asigurarea faptului că jetoanele sunt procesate într -un set limitat de noduri, NLR ajută la menținerea unei sarcini de calcul echilibrate în întregul sistem. Acest echilibru este esențial pentru maximizarea utilizării resurselor și minimizarea blocajelor de performanță [4].
În rezumat, rutarea limitată de noduri în Deepseek-V3 optimizează comunicarea generală prin restricționarea numărului de noduri cu care fiecare jeton poate interacționa, reducând astfel costurile de comunicare încrucișate și îmbunătățind eficiența generală a sistemului. Această abordare este completată de strategii dinamice de echilibrare a sarcinii pentru a asigura utilizarea optimă a resurselor în timpul antrenamentului și inferenței modelului.
Citări:
[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-adails
[6] https://natlawreview.com/article/deepseek-ais-security-woes-impersonations-what-you-need-know
[7] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[8] https://builtin.com/artificial-intelligence/how-implement-epseek-locally