一口气放出三个王炸!DeepSeek“开源周”第四弹,开源最新优化并行策略,包括DualPipe、专家并行负载均衡器 (EPLB)和全流程性能分析体系。
据介绍,DualPipe和EPLB是面向大规模AI模型训练的两项核心技术,分别聚焦于分布式训练效率优化和专家并行负载均衡,均为V3/R1设计。
具体而言,DualPipe是一种双向流水线并行算法,旨在减少分布式训练中的流水线“气泡”(空闲时间),提升GPU利用率;EPLB则是为了解决混合专家模型(MoE)中GPU负载不均的问题,可以提升资源利用率。
最后,DeepSeek开源了从训练到推理的全链路性能数据,这些用Chrome浏览器就能可视化效率运行的链路,能够通过量化计算(如矩阵运算)与通信(如梯度同步、参数传输)的时间重叠比例,识别训练瓶颈,指导算法或系统优化,降低端到端训练延迟。