DeepSeek-V3中的节点限制路由(NLR)是一种策略，旨在在大型专家培训(MOE)模型培训中优化通信开销。这种方法基于早期技术，例如DeepSeek-V2中使用的设备限制路由，但重点是降低节点间的通信成本。
NLR的关键组件
1。限制节点交互：在NLR中，每个令牌最多都发送到$$ m $$节点，其中$$ m $$通常设置为少量数字，例如4 [7]。该限制可确保令牌不会与整个模型中过多的节点进行通信，从而大大降低了跨节点同步和交流开销[2] [5]。
2。专家选择：选择过程涉及确定包含给定令牌亲和力得分最高的专家的顶级$$ M $$节点。然后，从这些选定的节点中选择最终的$$ k_r $$专家[3]。此方法可确保通信的集中和高效，从而最大程度地减少了节点之间的不必要的数据传输。
3。负载平衡：虽然NLR本身并未直接解决负载平衡，但DeepSeek-V3将其与其他负载平衡策略集成在一起。例如，它使用偏差术语来动态调整专家利用率，以确保没有专家过载，而其他专家则保持闲置[1] [5]。这种方法有助于维持计算效率，而不严重依赖可能损害模型性能的辅助损失。
NLR的好处
- 降低通信开销：通过限制每个令牌可以通信的节点的数量，NLR显着减少了需要在节点之间传输的数据量。沟通高架的减少导致更快的训练和推理时间[2] [5]。
- 提高的可伸缩性：NLR允许DeepSeek-V3更有效地扩展，因为它可以减轻过度节点通信引起的瓶颈。这种可伸缩性对于处理大型MOE模型和处理大量数据至关重要[3] [5]。
- 增强的计算效率：通过确保在有限的节点内处理令牌，NLR有助于维持整个系统的平衡计算负载。这种平衡对于最大程度地利用资源利用和最大程度地减少性能瓶颈至关重要[4]。
总而言之，DeepSeek-V3中的节点限制路由通过限制每个令牌可以与之相互作用的节点数量来优化通信开销，从而降低了跨节点通信成本并提高整体系统效率。这种方法是通过动态负载平衡策略来补充的，以确保在模型培训和推理期间的最佳资源利用。
引用：
[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/main/202502opensourceweek/day_6_6_one_more_more_there_thing_deepseekv3r1_inference_inference_syperence_systems_overview.md
[5] https://gonzoml.substack.com/p/deepseek-v3-technical-details
[6] https://natlawreview.com/article/deepseek-ais-security-woes-mimpersonations-what-what-you-need-know
[7] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[8] https://builtin.com/artcover-intelligence/how-implement-deepseek-locally