Routing-terbatas node (NLR) di Deepseek-V3 adalah strategi yang dirancang untuk mengoptimalkan overhead komunikasi selama pelatihan model campuran-ekspert (MOE) skala besar. Pendekatan ini dibangun berdasarkan teknik sebelumnya seperti routing terbatas perangkat yang digunakan dalam Deepseek-V2, tetapi dengan fokus pada pengurangan biaya komunikasi antar-node.
Komponen utama NLR
1. Membatasi Interaksi Node: Di NLR, masing -masing token dikirim ke paling banyak $$ M $$ node, di mana $$ m $$ biasanya diatur ke sejumlah kecil, seperti 4 [7]. Pembatasan ini memastikan bahwa token tidak berkomunikasi dengan jumlah node yang berlebihan di seluruh model, secara signifikan mengurangi sinkronisasi silang dan overhead komunikasi [2] [5].
2. Pemilihan Pakar: Proses seleksi melibatkan mengidentifikasi $$ M $$ teratas yang berisi para ahli dengan skor afinitas tertinggi untuk token yang diberikan. Pakar $$ K_R $$ terakhir kemudian dipilih dari node yang dipilih ini [3]. Metode ini memastikan bahwa komunikasi difokuskan dan efisien, meminimalkan transfer data yang tidak perlu antar node.
3. Load Balancing: Sementara NLR sendiri tidak secara langsung mengatasi penyeimbangan beban, Deepseek-V3 mengintegrasikannya dengan strategi penyeimbangan beban lainnya. Misalnya, ia menggunakan istilah bias untuk secara dinamis menyesuaikan pemanfaatan ahli, memastikan bahwa tidak ada ahli yang kelebihan beban sementara yang lain tetap menganggur [1] [5]. Pendekatan ini membantu menjaga efisiensi komputasi tanpa sangat bergantung pada kerugian tambahan yang mungkin membahayakan kinerja model.
Manfaat NLR
- Mengurangi overhead komunikasi: Dengan membatasi jumlah node yang dapat dikomunikasikan oleh masing -masing token, NLR secara signifikan mengurangi jumlah data yang perlu ditransfer antar node. Pengurangan overhead komunikasi ini menyebabkan pelatihan yang lebih cepat dan waktu inferensi [2] [5].
-Peningkatan skalabilitas: NLR memungkinkan Deepseek-V3 untuk skala lebih efisien, karena mengurangi kemacetan yang disebabkan oleh komunikasi antar-node yang berlebihan. Skalabilitas ini sangat penting untuk menangani model MOE skala besar dan memproses sejumlah besar data [3] [5].
- Efisiensi komputasi yang ditingkatkan: Dengan memastikan bahwa token diproses dalam satu set node terbatas, NLR membantu mempertahankan beban komputasi yang seimbang di seluruh sistem. Keseimbangan ini sangat penting untuk memaksimalkan pemanfaatan sumber daya dan meminimalkan kemacetan kinerja [4].
Singkatnya, routing terbatas node di Deepseek-V3 mengoptimalkan overhead komunikasi dengan membatasi jumlah node yang dapat berinteraksi dengan masing-masing token, sehingga mengurangi biaya komunikasi silang dan meningkatkan efisiensi sistem secara keseluruhan. Pendekatan ini dilengkapi dengan strategi penyeimbangan beban dinamis untuk memastikan pemanfaatan sumber daya yang optimal selama pelatihan model dan inferensi.
Kutipan:
[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/202502opensourceEek/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-mpersonations-what-you-need-now
[7] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[8] https://builtin.com/artificial-intelligence/how-implement-deepseek-locally