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DeepSeek開源周新突破:雙向管道并行與專家負載均衡技術亮相

   時間:2025-02-27 12:31 來源:ITBEAR作者:沈瑾瑜

近日,DeepSeek“開源周”活動如火如荼地進行到了第四天,一項旨在優化并行策略的新項目正式對外公布。該項目聚焦于提升模型訓練和推理過程中的計算與通信協同效率,力求為人工智能領域帶來更為出色的性能表現。

此次開源的核心內容涵蓋了三大亮點:

首先,DualPipe雙向管道并行算法脫穎而出。該算法專為V3/R1訓練設計,通過實現計算與通信階段的高效重疊,顯著減少了流水線中的空閑時間,即所謂的“流水線氣泡”。這一創新策略極大地提高了訓練資源的利用率,使得訓練過程更加高效。

其次,專家并行負載均衡器(EPLB)的推出,為專家并行架構中的負載均衡問題提供了有效解決方案。在專家并行架構中,不同的專家模塊被分配到不同的GPU上運行。然而,由于任務需求的變化,各專家模塊的工作負載也會相應調整。為了保持GPU間的負載均衡,EPLB采用了冗余專家策略,通過復制高負載的專家模塊,并利用啟發式方法將其合理分配到不同的GPU上。為了減少節點間的通信開銷,EPLB還嘗試將同一組的專家模塊盡可能部署在同一節點上。這一策略的具體實現細節已在`eplb.py`文件中開源,開發者可借此工具計算出平衡的專家復制與放置方案。盡管專家負載的預測方法未在此次開源范圍內,但開發者仍可采用移動平均法等常見手段進行估算。

最后,項目團隊還公開了V3/R1計算-通信重疊分析的相關數據。這些數據詳細展示了計算與通信重疊策略的實現細節及其優化效果,為研究社區提供了深入了解和改進相關技術的寶貴資料。

關于DualPipe算法,它首次亮相于深度搜索-V3技術報告中。該算法的核心思想在于,通過雙向流水線機制實現正向與反向計算階段的完全重疊,從而大幅提升整體效率。而專家并行負載均衡器(EPLB)則不僅解決了專家并行架構中的負載均衡難題,還通過優化專家模塊的部署策略,進一步降低了節點間的通信成本。

此次開源活動,項目團隊旨在向社區提供更多實用的技術參考,推動人工智能領域相關技術的進一步發展。這些開源內容和數據的發布,無疑將為研究者和開發者提供更為豐富的資源和靈感,助力他們在人工智能的道路上不斷前行。

 
 
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