Định tuyến giới hạn nút (NLR) trong DeepSeek-V3 là một chiến lược được thiết kế để tối ưu hóa chi phí giao tiếp trong quá trình đào tạo mô hình hỗn hợp quy mô lớn (MOE). Cách tiếp cận này dựa trên các kỹ thuật trước đó như định tuyến giới hạn thiết bị được sử dụng trong DeepSeek-V2, nhưng tập trung vào việc giảm chi phí giao tiếp giữa các nút.
Các thành phần chính của NLR
1. Hạn chế các tương tác nút: Trong NLR, mỗi mã thông báo được gửi đến nhiều nhất là $$ m $$, trong đó $$ M $$ thường được đặt thành một số nhỏ, chẳng hạn như 4 [7]. Hạn chế này đảm bảo rằng các mã thông báo không giao tiếp với số lượng nút quá mức trên mô hình, giảm đáng kể sự đồng bộ hóa nút chéo và chi phí giao tiếp [2] [5].
2. Lựa chọn chuyên gia: Quá trình lựa chọn liên quan đến việc xác định các nút $$ m $$ hàng đầu có chứa các chuyên gia có điểm số có ái lực cao nhất cho một mã thông báo được cho. Các chuyên gia $$ K_R $$ cuối cùng sau đó được chọn từ các nút được chọn này [3]. Phương pháp này đảm bảo rằng giao tiếp được tập trung và hiệu quả, giảm thiểu truyền dữ liệu không cần thiết giữa các nút.
3. Cân bằng tải: Mặc dù bản thân NLR không giải quyết trực tiếp cân bằng tải, DeepSeek-V3 tích hợp nó với các chiến lược cân bằng tải khác. Ví dụ, nó sử dụng các thuật ngữ sai lệch để điều chỉnh động sử dụng chuyên gia, đảm bảo rằng không có chuyên gia nào bị quá tải trong khi những người khác vẫn nhàn rỗi [1] [5]. Cách tiếp cận này giúp duy trì hiệu quả tính toán mà không cần dựa nhiều vào các tổn thất phụ trợ có thể làm ảnh hưởng đến hiệu suất mô hình.
Lợi ích của NLR
- Giảm chi phí giao tiếp: Bằng cách giới hạn số lượng nút mà mỗi mã thông báo có thể giao tiếp, NLR làm giảm đáng kể lượng dữ liệu cần được chuyển giữa các nút. Việc giảm chi phí giao tiếp này dẫn đến thời gian đào tạo và suy luận nhanh hơn [2] [5].
-Khả năng mở rộng được cải thiện: NLR cho phép DeepSeek-V3 mở rộng quy mô hiệu quả hơn, vì nó giảm thiểu các tắc nghẽn do giao tiếp giữa các nút quá mức. Khả năng mở rộng này là rất quan trọng để xử lý các mô hình MOE quy mô lớn và xử lý một lượng lớn dữ liệu [3] [5].
- Hiệu quả tính toán nâng cao: Bằng cách đảm bảo rằng các mã thông báo được xử lý trong một bộ nút giới hạn, NLR giúp duy trì tải trọng tính toán cân bằng trên toàn hệ thống. Sự cân bằng này là rất cần thiết để tối đa hóa việc sử dụng tài nguyên và giảm thiểu các tắc nghẽn hiệu suất [4].
Tóm lại, định tuyến giới hạn nút trong DeepSeek-V3 tối ưu hóa chi phí giao tiếp bằng cách hạn chế số lượng nút mà mỗi mã thông báo có thể tương tác, do đó giảm chi phí giao tiếp giữa nút và cải thiện hiệu quả hệ thống tổng thể. Cách tiếp cận này được bổ sung bởi các chiến lược cân bằng tải động để đảm bảo sử dụng tài nguyên tối ưu trong quá trình đào tạo và suy luận mô hình.
Trích dẫn:
[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-know
[7] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[8] https://builtin.com/artificial-intelligence/how-implement-deepseek-locally