Nodbegränsad routing (NLR) i DeepSeek-V3 är en strategi som är utformad för att optimera kommunikationsomfattningen under storskaliga MODE-av-experter (MOE) -modellträning. Detta tillvägagångssätt bygger på tidigare tekniker som enhetsbegränsad routing som används i Deepseek-V2, men med fokus på att minska kommunikationskostnaderna mellan nod.
Nyckelkomponenter i NLR
1. Begränsande nodinteraktioner: I NLR skickas varje token till högst $$ M $$ noder, där $$ m $$ vanligtvis är inställt på ett litet antal, till exempel 4 [7]. Denna begränsning säkerställer att tokens inte kommunicerar med ett överdrivet antal noder över modellen, vilket avsevärt reducerar tvärnodsynkronisering och kommunikationskostnad [2] [5].
2. Expertval: Urvalsprocessen innebär att identifiera de bästa $$ M $$ noderna som innehåller experter med de högsta affinitetsresultaten för ett givet token. De sista $$ K_R $$ experterna väljs sedan från dessa utvalda noder [3]. Denna metod säkerställer att kommunikationen är fokuserad och effektiv, vilket minimerar onödig dataöverföring mellan noder.
3. Lastbalansering: Medan NLR själv inte direkt adresserar lastbalansering, integrerar Deepseek-V3 den med andra lastbalansstrategier. Till exempel använder den förspänningsvillkor för att dynamiskt justera expertutnyttjandet, vilket säkerställer att ingen expert blir överbelastad medan andra förblir lediga [1] [5]. Detta tillvägagångssätt hjälper till att upprätthålla beräkningseffektivitet utan att förlita sig starkt på hjälpförluster som kan äventyra modellprestanda.
Fördelar med NLR
- Minskad kommunikationskostnad: Genom att begränsa antalet noder som varje token kan kommunicera med minskar NLR avsevärt mängden data som måste överföras mellan noder. Denna minskning av kommunikationskostnaderna leder till snabbare träning och inferenstider [2] [5].
-Förbättrad skalbarhet: NLR tillåter Deepseek-V3 att skala mer effektivt, eftersom det mildrar flaskhalsarna orsakade av överdriven kommunikation mellan nod. Denna skalbarhet är avgörande för att hantera storskaliga MOE-modeller och bearbeta stora mängder data [3] [5].
- Förbättrad beräkningseffektivitet: Genom att säkerställa att tokens behandlas inom en begränsad uppsättning noder hjälper NLR att upprätthålla en balanserad beräkningsbelastning över systemet. Denna balans är avgörande för att maximera resursanvändningen och minimera flaskhalsar för prestanda [4].
Sammanfattningsvis optimerar nodbegränsad routing i DeepSeek-V3 kommunikationskostnader genom att begränsa antalet noder som varje token kan interagera med, vilket minskar kommunikationskostnaderna för tvärnod och förbättrar den totala systemeffektiviteten. Detta tillvägagångssätt kompletteras med dynamiska lastbalansstrategier för att säkerställa optimalt resursanvändning under modellträning och slutsatser.
Citeringar:
[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
]
[5] https://gonzoml.substack.com/p/deepseek-v3-technical-details
]
[7] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[8] https://builtin.com/artificial-intelligence/how-implement-deepseek-locally