Deepseek-V3'teki düğüm sınırlı yönlendirme (NLR), büyük ölçekli uzmanlar (MOE) model eğitimi sırasında iletişim yükünü optimize etmek için tasarlanmış bir stratejidir. Bu yaklaşım, Deepseek-V2'de kullanılan cihaz sınırlı yönlendirme gibi, ancak düğümler arası iletişim maliyetlerini azaltmaya odaklanarak daha önceki tekniklere dayanmaktadır.
NLR'nin Anahtar Bileşenleri
1. Düğüm etkileşimlerini kısıtlama: NLR'de, her jeton en fazla $$ m $$ düğümüne gönderilir, burada $$ m $$ tipik olarak 4 [7] gibi küçük bir sayıya ayarlanır. Bu kısıtlama, jetonların model boyunca aşırı sayıda düğümle iletişim kurmamasını sağlar ve düğümler arası senkronizasyon ve iletişim yükünü önemli ölçüde azaltır [2] [5].
2. Uzman Seçimi: Seçim işlemi, belirli bir jeton için en yüksek afinite puanlarına sahip uzmanları içeren en iyi $$ M $$ düğümlerinin belirlenmesini içerir. Son $$ K_R $$ uzmanları daha sonra bu seçilen düğümlerden seçilir [3]. Bu yöntem, iletişimin odaklanmış ve verimli olmasını sağlar ve düğümler arasında gereksiz veri aktarımını en aza indirir.
3. Yük Dengeleme: NLR'nin kendisi doğrudan yük dengelemesini ele almasa da, Deepseek-V3 bunu diğer yük dengeleme stratejileriyle entegre eder. Örneğin, uzman kullanımını dinamik olarak ayarlamak için önyargı terimleri kullanır, bu da diğerleri boşta kalırken hiçbir uzmanın aşırı yüklenmesini sağlar [1] [5]. Bu yaklaşım, model performansını tehlikeye atabilecek yardımcı kayıplara büyük ölçüde güvenmeden hesaplama verimliliğinin korunmasına yardımcı olur.
NLR'nin faydaları
- Azaltılmış iletişim yükü: Her jetonun iletişim kurabileceği düğüm sayısını sınırlandırarak, NLR düğümler arasında aktarılması gereken veri miktarını önemli ölçüde azaltır. İletişim genel giderindeki bu azalma daha hızlı eğitim ve çıkarım sürelerine yol açar [2] [5].
-Geliştirilmiş ölçeklenebilirlik: NLR, Deepseek-V3'ün aşırı düğümler arası iletişimin neden olduğu darboğazları azalttığı için daha verimli bir şekilde ölçeklendirmesini sağlar. Bu ölçeklenebilirlik, büyük ölçekli MOE modellerinin işlenmesi ve çok miktarda veri işlenmesi için çok önemlidir [3] [5].
- Geliştirilmiş hesaplama verimliliği: NLR, sınırlı bir dizi düğüm içinde işlenmesini sağlayarak, sistem genelinde dengeli bir hesaplama yükünün korunmasına yardımcı olur. Bu denge, kaynak kullanımını en üst düzeye çıkarmak ve performans darboğazlarını en aza indirmek için gereklidir [4].
Özetle, Deepseek-V3'teki düğüm sınırlı yönlendirme, her bir jetonun etkileşime girebileceği düğüm sayısını kısıtlayarak iletişim yükünü optimize eder, böylece düğümler arası iletişim maliyetlerini azaltır ve genel sistem verimliliğini artırır. Bu yaklaşım, model eğitimi ve çıkarım sırasında optimal kaynak kullanımını sağlamak için dinamik yük dengeleme stratejileri ile tamamlanmaktadır.
Alıntılar:
[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_inerence_system_ovoview.md.md
[5] https://gonzoml.substack.com/p/deepseek-v3-technical-details
[6] https://natlawreview.com/article/deepseek-ais-security-woes-impersonations-what-you-need-now
[7] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[8] https://builtin.com/artfial-intelligence/how-mpement-deepseek-locally