Маршрутизация с ограниченной узлом (NLR) в DeepSeek-V3-это стратегия, предназначенная для оптимизации накладных расходов на общение во время крупномасштабной модельной подготовки смеси экспертов (MOE). Этот подход основан на более ранних методах, таких как ограниченная на устройстве маршрутизация, используемая в DeepSeek-V2, но с акцентом на снижение затрат на взаимодействие между узлами.
Ключевые компоненты NLR
1. Ограничение взаимодействия узлов: в NLR каждый токен отправляется в максимальные $$ M $$ узлы, где $$ M $$ обычно устанавливается на небольшое число, например, 4 [7]. Это ограничение гарантирует, что токены не общаются с чрезмерным количеством узлов по всей модели, значительно снижая синхронизацию меж узел и накладные расходы на общение [2] [5].
2. Экспертный выбор: процесс отбора включает в себя выявление лучших узлов $$ M $$, которые содержат экспертов с самыми высокими показателями сродства для данного токена. Окончательные эксперты $$ K_R $$ затем выбираются из этих выбранных узлов [3]. Этот метод гарантирует, что связь сфокусирована и эффективна, минимизирует ненужную передачу данных между узлами.
3. Балансировка нагрузки: в то время как сам NLR не обращается напрямую устранение балансировки нагрузки, DeepSeek-V3 интегрирует его с другими стратегиями балансировки нагрузки. Например, он использует термины смещения для динамической корректировки использования экспертов, гарантируя, что ни один эксперт не будет перегружен, в то время как другие остаются бездействующими [1] [5]. Этот подход помогает поддерживать вычислительную эффективность, не полагаясь в значительной степени на вспомогательные потери, которые могут поставить под угрозу производительность модели.
Преимущества NLR
- Уменьшенные накладные расходы: ограничивая количество узлов, с которыми может общаться каждый токен, NLR значительно уменьшает объем данных, которые необходимо перенести между узлами. Это сокращение накладных расходов на общение приводит к более быстрому обучению и времени вывода [2] [5].
-Улучшенная масштабируемость: NLR позволяет DeepSeek-V3 масштабироваться более эффективно, поскольку он смягчает узкие места, вызванные чрезмерной меж узлами. Эта масштабируемость имеет решающее значение для обработки крупномасштабных моделей MOE и обработки огромных количеств данных [3] [5].
- повышенная вычислительная эффективность: гарантируя, что токены обрабатываются в пределах ограниченного набора узлов, NLR помогает поддерживать сбалансированную вычислительную нагрузку по всей системе. Этот баланс необходим для максимизации использования ресурсов и минимизации узких мест производительности [4].
Таким образом, ограниченная узлом маршрутизация в DeepSeek-V3 оптимизирует накладные расходы на общение, ограничивая количество узлов, с которыми может взаимодействовать каждый токен, тем самым снижая затраты на перекрестную связь и повышая общую эффективность системы. Этот подход дополняется динамическими стратегиями балансировки нагрузки для обеспечения оптимального использования ресурсов во время обучения и вывода моделей.
Цитаты:
[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-impersonations-what-you-need-cline
[7] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[8] https://builtin.com/artificial-intelligence/how-implement-deepseek-locally