El enrutamiento de Node Limited (NLR) en Deepseek-V3 es una estrategia diseñada para optimizar la sobrecarga de comunicación durante el entrenamiento del modelo de mezcla de expertos (MOE) a gran escala. Este enfoque se basa en técnicas anteriores como el enrutamiento limitado por dispositivos utilizados en Deepseek-V2, pero con un enfoque en reducir los costos de comunicación entre nodos.
Componentes clave de NLR
1. Restringir las interacciones del nodo: en NLR, cada token se envía a la mayoría de los nodos $$ m $$, donde $$ m $$ se establece típicamente en un pequeño número, como 4 [7]. Esta restricción garantiza que los tokens no se comuniquen con un número excesivo de nodos en todo el modelo, reduciendo significativamente la sincronización de nodos cruzados y la sobrecarga de comunicación [2] [5].
2. Selección de expertos: el proceso de selección implica identificar los principales nodos $$ M $$ que contienen expertos con los puntajes de afinidad más altos para un token dado. Los expertos finales de $$ k_r $$ se eligen de estos nodos seleccionados [3]. Este método asegura que la comunicación sea enfocada y eficiente, minimizando la transferencia de datos innecesaria entre nodos.
3. Equilibrio de carga: mientras que NLR no aborda directamente el equilibrio de carga, Deepseek-V3 lo integra con otras estrategias de equilibrio de carga. Por ejemplo, utiliza términos de sesgo para ajustar dinámicamente la utilización de expertos, asegurando que ningún experto se sobrecargue, mientras que otros permanecen inactivos [1] [5]. Este enfoque ayuda a mantener la eficiencia computacional sin depender en gran medida de las pérdidas auxiliares que podrían comprometer el rendimiento del modelo.
Beneficios de NLR
- Reducción de la sobrecarga de comunicación: al limitar el número de nodos con los que cada token puede comunicarse, NLR disminuye significativamente la cantidad de datos que deben transferirse entre los nodos. Esta reducción en la sobrecarga de comunicación conduce a tiempos de entrenamiento e inferencia más rápidos [2] [5].
-Escalabilidad mejorada: NLR permite que Deepseek-V3 escala de manera más eficiente, ya que mitiga los cuellos de botella causados por una comunicación excesiva entre nodo. Esta escalabilidad es crucial para manejar modelos MOE a gran escala y procesar grandes cantidades de datos [3] [5].
- Eficiencia computacional mejorada: al garantizar que los tokens se procesen dentro de un conjunto limitado de nodos, NLR ayuda a mantener una carga computacional equilibrada en todo el sistema. Este equilibrio es esencial para maximizar la utilización de recursos y minimizar los cuellos de botella de rendimiento [4].
En resumen, el enrutamiento limitado de nodos en Deepseek-V3 optimiza la sobrecarga de comunicación al restringir el número de nodos con los que cada token puede interactuar, reduciendo así los costos de comunicación de nodos cruzados y mejorando la eficiencia general del sistema. Este enfoque se complementa con estrategias dinámicas de equilibrio de carga para garantizar una utilización óptima de recursos durante el entrenamiento e inferencia del modelo.
Citas:
[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_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- know
[7] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[8] https://builtin.com/artificial-intelligence/how-implement-deepseek-locally