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DeepSeek超大模型的高效训练策略

算力挑战

训练DeepSeek此类千亿乃至万亿级别参数模型,对算力资源提出了极高要求。以DeepSeek-V3为例,其基础模型参数量为67亿,采用专家混合(MoE)架构后实际激活参数可达几百亿。如此规模的模型远超单张GPU显存容量极限,必须借助分布式并行才能加载和训练。具体挑战主要包括:

  • 显存瓶颈:千亿级参数模型占用显存极大,单卡显存远不能容纳。即使使用多卡并行,也需要通过模型并行、张量并行等技术将模型切分到多个GPU上,否则无法进行前向和反向计算。
  • 计算开销:超大模型训练需要大量浮点运算,训练往往需要数百万到千万级的GPU小时。在有限算力情况下,如何提升单卡和集群的计算效率是关键。DeepSeek通过算法和工程优化,大幅提高了算力利用率,避免资源浪费。
  • 通信开销:分布式训练必然伴随大量跨节点通信,如梯度汇总(AllReduce)、模型切分的All-to-All等。通信带宽和延迟成为瓶颈,特别是在全对全(All-to-All)通信和流水线并行时,会产生大量“流水线气泡”(即节点空闲等待通信)。DeepSeek通过优化网络拓扑(

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