DeepSeek今日连开三源 一

DeepSeek开源周第四天的重磅更新：优化并行策略的三大开源项目

在人工智能领域中，大模型的训练和推理是一个极为关键的环节。
其效率不仅影响模型的性能，同时也决定了资源的使用效率。
为此，DeepSeek在开源周的第四天带来了三大优化并行策略的项目，全部直接面向提高大模型的运行效率。
这是它们的故事：

一、DualPipe：时间上的计算与通信调度优化

DeepSeek在Day4推出了首款开源项目DualPipe，这个项目从时间层面优化了计算与通信的调度。
DualPipe首次在DeepSeek-V3中引入了双向流水线并行算法，现在代码已经完全开源。
它通过前向与后向计算与通信阶段的完全重叠，有效减少了流水线气泡（即某些设备在某些时刻空闲等待）的产生。

传统的流水线并行方法，如1F1B（one-forward-one-backward），在处理多GPU场景时，容易产生大量的气泡。
DualPipe通过采用双向微批次调度策略，重新安排微批次执行顺序，以及利用对称结构，有效缓解了这个问题。

二、EPLB：空间上的计算资源平衡利用

EPLB是DeepSeek的另一款开源项目，主要解决MoE（混合专家）模型在分布式训练和推理中的负载不平衡问题。
在MoE架构中，不同的输入会激活不同的专家，可能导致某些专家过载，进一步造成不同GPU的利用率不平衡。

EPLB通过识别高负载专家，复制多个副本分配到不同GPU，在推理时动态分配输入到负载较轻的专家副本，实现了负载的均衡分配。
同时，它还带有计算通信重叠的策略，提高了MoE模型的训练与推理效率。

三、profiling数据公开：深入了解通信计算重叠策略和低级实现细节

DeepSeek公开的第三个项目是有关训练和推理框架的分析数据。
这部分数据帮助社区更好地了解通信计算重叠策略和低级实现细节。
开发者可以通过特定的浏览器工具进行可视化，以便更好地理解其工作原理和性能特点。

DeepSeek模拟了一个绝对平衡的MoE路由策略进行分析，分别展示了训练阶段和推理阶段的策略实施情况。
这些数据为社区提供了宝贵的参考，有助于进一步优化大模型的训练和推理过程。

网友对这次DeepSeek的开源内容给予了高度评价。
他们认为这次开源周的四个项目都非常有价值，尤其是全部瞄准大模型的Infra层优化，显示了DeepSeek对效率优化的重视和投入。

对于明天的DeepSeek开源周最后一天，大家都充满期待。不知道会有什么压轴项目登场？让我们拭目以待！

如果你想了解更多关于DeepSeek的信息，可以通过扫码备注“DeepSeek-职业/姓名”加入群聊，一起第一时间直击DeepSeek开源周最后一弹！

参考链接：

Github项目链接：
1. DualPipe:
2. EPLB:
3.profiling data:

DeepSeek的这次开源周活动为大家带来了许多惊喜和有价值的项目。让我们期待更多未来的优化和创新！

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