Mezglu ierobežota maršrutēšana (NLR) DeepSEEK-V3 ir stratēģija, kas izstrādāta, lai optimizētu komunikācijas pieskaitāmās izmaksas liela mēroga ekspertu (MOE) modeļa apmācības laikā. Šī pieeja balstās uz iepriekšējām metodēm, piemēram, ierobežotu ierīču maršrutēšanu, ko izmanto DeepSEEK-V2, bet koncentrējoties uz starp mezglu sakaru izmaksu samazināšanu.
NLR galvenie komponenti
1. Mezglu mijiedarbības ierobežošana: NLR katrs marķieris tiek nosūtīts ne vairāk kā $ $ m $ $ mezgliem, kur $$ m $$ parasti tiek iestatīts uz nelielu skaitli, piemēram, 4 [7]. Šis ierobežojums nodrošina, ka marķieri nesazinās ar pārmērīgu mezglu skaitu visā modelī, ievērojami samazinot starpmezglu sinhronizāciju un komunikāciju virs galvas [2] [5].
2. Ekspertu atlase: atlases process ietver to labāko $ $ m $ $ mezglu identificēšanu, kas satur ekspertus ar visaugstāko afinitātes rādītājiem dotajai marķierim. Pēc tam no šiem atlasītajiem mezgliem tiek izvēlēti pēdējie $$ K_R $$ eksperti [3]. Šī metode nodrošina, ka komunikācija ir fokusēta un efektīva, samazinot nevajadzīgu datu pārsūtīšanu starp mezgliem.
3. Slodzes līdzsvarošana: lai gan pati NLR tieši nerisina slodzes līdzsvarošanu, DeepSeek-V3 to integrē ar citām slodzes līdzsvarošanas stratēģijām. Piemēram, tas izmanto aizspriedumu terminus, lai dinamiski pielāgotu ekspertu izmantošanu, nodrošinot, ka neviens eksperts nekļūst pārslogots, kamēr citi paliek dīkstāvē [1] [5]. Šī pieeja palīdz saglabāt skaitļošanas efektivitāti, lielā mērā nepaļaujoties uz papildu zaudējumiem, kas varētu apdraudēt modeļa veiktspēju.
NLR ieguvumi
- Samazināta komunikācijas pieskaitāmā izmaksas: ierobežojot mezglu skaitu, ar kuru katrs marķieris var sazināties, NLR ievērojami samazina datu daudzumu, kas jāpārskaita starp mezgliem. Šis komunikācijas pieskaitāmās izmaksas samazina ātrāku apmācību un secinājumu laikus [2] [5].
-Uzlabota mērogojamība: NLR ļauj efektīvāk mērogot DeepSeek-V3, jo tas mazina sašaurinājumus, ko izraisa pārmērīga starp mezgla komunikācija. Šī mērogojamība ir būtiska, lai apstrādātu liela mēroga MOE modeļus un apstrādātu milzīgu datu daudzumu [3] [5].
- Uzlabota skaitļošanas efektivitāte: nodrošinot, ka žetoni tiek apstrādāti ierobežotā mezglu komplektā, NLR palīdz saglabāt līdzsvarotu skaitļošanas slodzi visā sistēmā. Šis līdzsvars ir būtisks, lai maksimāli palielinātu resursu izmantošanu un samazinātu veiktspējas sašaurinājumu [4].
Rezumējot, mezglu ierobežota maršrutēšana vietnē DeepSEEK-V3 optimizē komunikāciju virs galvas, ierobežojot mezglu skaitu, ar kuru katrs marķieris var mijiedarboties, tādējādi samazinot starpnozaru sakaru izmaksas un uzlabojot vispārējo sistēmas efektivitāti. Šo pieeju papildina dinamiskas slodzes līdzsvarošanas stratēģijas, lai nodrošinātu optimālu resursu izmantošanu modeļa apmācības un secinājumu laikā.
Atsauces:
[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.]
[7] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[8] https://builtin.com/articial-intelligence/how-implement-depseek