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欢迎回到deepseek开源周！今天是第4天，我们将讨论研究优化剩余策略（优化并行策略）。如果您一直在关注deepseek的解决方案，您会知道本周他们已经陆续推出了许多强大的开源工具。而今天，deepseek带来了许多令人兴奋的创新：dualpipe和eplb，这旨在大规模人工智能模型时的速度、效率和可扩展性问题。

为什么优化策略至关重要？

在大模型训练中，计算与通信的效率瓶颈始终是开发者面临的重大挑战。例如：模拟气泡问题：传统模拟中，GPU常因等待前序计算或通信而出现空闲状态，导致资源；负载不均衡：在专家集中（EP）架构中，不同GPU上的专家模块可能会因任务需求不同而产生负载差异，影响整体训练速度；通信开销：跨节点数据传输的延迟会显着拖慢循环的训练效率，尤其是在混合专家模型（MoE）中。

而 DeepSeek 发布的 DualPipe（一种初始化精度算法）和 EPLB（一种为 MoE 设计的负载均衡器），极大优化了大规模 AI DualPipe：最高精度模拟算法

DualPipe 位于 DeepSeek-V3技术报告中提出了一种创新性的失眠超时算法。它通过实现前向和后向计算与通信阶段的完全重叠，减少了同步中的空闲时间（即“气泡”），从而显着提升硬件资源的浪费。在传统的超时方法中，前向和后向计算通常是串行进行的，这导致了资源的浪费和训练效率的降低。DualPipe协同调度策略，使得通过前向和后向计算可以在不同的GPU上运行上同时进行，实现了这种计算与通信的训练完全重叠。方法不仅提高了速度，还降低了内存迫切需求。

上图展示了 DualPipe 在 8 个模拟阶段和 20 个模拟阶段个微批次下的调度时序。正向和反向的微批次在不同方向上进行调度，实现了计算与通信的完全重叠。EPLB：专家睡眠负载均衡器

在混合专家（MoE）模型中，不同专家的负载均衡器可能会因输入数据而不是变化均衡，导致部分GPU过载，而其他GPU闲置。为了解决这个问题，DeepSeek推出了专家睡眠负载均衡器（EPLB）。EPLB通过复制高负载的专家，并采用启发式算法将这些复制的专家合理分配到各个GPU上，以实现负载的均衡分配。另外，EPLB结合了DeepSeek-V3中的组内专家限制路由策略，尽量将同一组的专家放置在同一节点内，以减少跨节点的数据传输总量。

的代码演示了下面一个两层MoE模型的示例，每一层包含12个专家。每层引入4个专家专家，总共16个副本放置在2个节点上，每个节点包含4个GPU。

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制import torchimport eplbweight = torch.tensor([[ 90， 132， 40， 61， 104， 165， 39， 4， 73， 56， 183， 86]， [ 20， 107， 104， 64， 19， 197， 187， 157， 172， 86， 16， 27]])num_replicas = 16num_groups = 4num_nodes = 2num_gpus = 8phy2log， log2phy， logcnt = eplb.rebalance_experts(weight， num_replicas， num_groups， num_nodes， num_gpus)print(phy2log)# 输出：#tensor([[ 5， 6， 5, 7, 8, 4, 3, 4, 10, 9, 10, 2, 0, 1, 11, 1]，# [ 7, 10, 6, 8, 6, 11, 8, 9, 2, 4, 5, 1, 5, 0, 3， 1]]）登录后复制

由分层均衡负载策略生成的输出显示了以下专家复制与放置方案。DeepSeek是怎么整合这一切的？

放眼全局，DeepSeek正在构建一套完整的工具，旨在优化AI训练管道的各个方面。从FlashMLA在Hopper GPU上加速，到DeepGEMM矩阵优化拓扑，再到DualPipe和EPLB提供空闲计算与负载均衡，这些工具共同组成了一套完善的AI训练优化策略。

本质上，DeepSeek 正在一个生态系统，在这个系统中，计算、通信和负载均衡完美协作。无论是训练大型模型还是稀疏超大规模模型，这些工具都无缝集成到你的工作流程中，在每个阶段性能提升。总结

开源周的第4天，DeepSeek带来了DualPipe和EPLB，另外专为大模型训练优化的任务策略。DeepSeek所做的不仅仅是发布一些很酷的工具。他们为AI制定树立新的标准，向世界展示开源协作如何推动有意义的进步。通过使这些优化的任务策略对所有权可用，他们降低了进入人工智能的尖端的高等教育，即使是预算拨款或基础设施有限的团队也能参与其中。资料deepseek-ai/DualPipe：https：//github.com/deepseek-ai/DualPipedeepseek-ai/eplb：https：//github.com/deepseek-ai/eplb

以上参考资料就是DeepSeek开源周第四弹：DualPipe 和 EPLB —— 优化工具的策略详细内容，更多请关注乐哥常识网其他相关文章！