Deepep am zweiten Tag der Open Source Week in Deepseek veröffentlicht

Deepseek ist hier mit seinem zweiten Tag von #OpenSourceWeek und heute haben sie Deepep eingeführt - eine Open -Source -EP -Kommunikationsbibliothek für MOE -Modelltraining und Inferenz. Bis jetzt war ich völlig beeindruckt von Deepseek und ihrer Antwort auf die Milliarden-Dollar-Modelle von Openai, Meta und mehr. Jetzt setzen sie die Bausteine ​​bei der Erkundung von Agi. Mit den 5 Repos (2 bereits veröffentlicht) zeigen sie das Engagement für Transparenz, Zusammenarbeit in der Gemeinschaft und der Fortschritt in der KI.

Am Tag der ersten Tag in Deepseek hat FlashMLA veröffentlicht und Sie können hier lesen - Deepseek #OpenSourceWeek Tag 1: Veröffentlichung von FlashMla.

Heute werden wir im Detail über das Deepep sprechen.

Schlüsselhighlights der Veröffentlichung

• effiziente und optimierte All-auf-alle-Kommunikation
• sowohl Intranode- als auch Internode -Unterstützung mit NVLink und RDMA
• High-Throughput-Kernel zum Training und Inferenzvorzug
• Körner mit niedriger Latenz für die Inferenz-Dekodierung
• native FP8 -Versandunterstützung
• Flexible GPU-Ressourcensteuerung für die Berechnungskommunikationsüberlappung

Inhaltsverzeichnis

• Deepp: Optimierte Kommunikationsbibliothek für MOE und Expertenparallelität
• Warum Deepseek es openSourcing? Modelle
• Wie OpenSourcing Deepp ein Game Changer ist und was er bietet? Decodierung
  • Native FP8-Versandunterstützung
  Flexible GPU-Ressourcenregelung für die Berechnung der Kommunikation überlappend
• • Versuchen
  Deepp: Optimierte Kommunikationsbibliothek für MOE und Experten -Parallelität
  Deepep ist eine Hochleistungskommunikationsbibliothek, die speziell für Expertenmischungen (MOE) und Expertenparallelität (EP) entwickelt wurde. Es verfügt über hocheffiziente All-zu-All-All---GPU-Kernel-gewohnt als MOE-Versand und Kombination-zuliefert einen außergewöhnlichen Durchsatz und die minimale Latenz. Darüber hinaus unterstützt Deepep Berechnungen mit niedriger Präzision, einschließlich FP8, um Flexibilität bei der Workloads von Deep Learning zu gewährleisten.
  Ergänzung des in der DEEPSEEK-V3-Papiers eingeführten gruppenbegrenzten Gating-Algorithmus bietet Speepep spezialisierte Kerne, die auf die Weiterleitung der asymmetrischen Domänen-Bandbreite zugeschnitten sind. Diese Kernel optimieren Datenübertragungen zwischen verschiedenen Hardwaredomänen wie NVLink und RDMA, wodurch der Durchsatz sowohl für Trainings- als auch für Inferenzaufgaben maximiert wird. Darüber hinaus enthält die Bibliothek integrierte Steuerelemente für die Verwaltung von Streaming-Multiprozessoren (SM).

  • Für Inferenzszenarien, die eine extrem niedrige Latenz erfordern, insbesondere während der Dekodierung, integriert Deepep eine dedizierte Reihe von RDMA-Kerneln nur, um die Kommunikationsverzögerungen erheblich zu reduzieren. Darüber hinaus wird ein innovativer Hakenansatz zur Überlappungskommunikation mit der Berechnung verwendet, ohne dass SM-Ressourcen konsumiert werden-optimale Effizienz.

    Warum Deepseek es openSourcing es?

    Bei der Entscheidung von Deepseek, seine Technologie zu technischen, dreht sich alles darum, für jeden in der neuesten KI zugänglich zu machen. Durch die Weitergabe seiner Innovationen befähigt es Entwickler, Forscher und Unternehmen in allen Branchen - ob im Gesundheitswesen, der Klimaforten oder der Verteidigung -, um Grenzen zu überschreiten und noch fortgeschrittenere Lösungen zu schaffen. Open Access fördert die Zusammenarbeit in der Kollektion und stellt sicher, dass die KI -Entwicklung nicht auf einige ausgewählt ist.

    Deepp ist die „erste Open-Source-EP-Kommunikationsbibliothek für MOE-Modelltraining und -inferenz“.

    und das Beste daran? Die Tools von Deepseek sind auf Github erhältlich, was es jedem leicht macht, die Technologie weiter zu erkunden, zu beitragen und zu verfeinern.
    Lassen Sie uns nun verstehen, was die Mischung aus Experten (MOE)

    ist

    Was ist eine Mischung von Experten (MOE)?

    

    Die Größe eines Modells spielt eine entscheidende Rolle bei der Bestimmung seiner Qualität. Bei einem festen Rechenbudget ist es im Allgemeinen effektiver, ein größeres Modell für weniger Schritte zu schulen, anstatt ein kleineres Modell für mehr Schritte. Hier kommt die

    -Mischung von Experten (MOE) ins Spiel - sie ermöglicht die maßgeblichen Skalierung bei der Optimierung der Recheneffizienz. MOE ist eine Architektur für neuronale Netzwerke, mit der das Modelltraining und die Inferenz optimiert werden sollen, indem nur eine Teilmenge von Parametern während der Berechnung selektiv aktiviert wird. Dies ermöglicht die Verwendung viel größerer Modelle ohne proportionaler Anstieg der Rechenkosten.

    Moe besteht hauptsächlich aus zwei Schlüsselkomponenten

    1. Spärliche MOE-Schichten -Diese ersetzen traditionelle deite Feed-Forward-Netzwerkschichten (FFN). Anstelle eines einzelnen FFN bestehen MOE -Schichten aus mehreren Experten (z. B. 8 getrennte Netzwerke). Jeder Experte fungiert als eigenständiges neuronales Netzwerk, typischerweise als FFN, aber in einigen Fällen können diese Experten komplexere Strukturen oder noch hierarchische Moes sein.
    2. Router oder Gate -Netzwerk - Dieser Mechanismus bestimmt, welche Token zugewiesen sind, welche Experten. Zum Beispiel könnte in einer bestimmten Reihenfolge ein Token an Experte 2 gerichtet werden, während ein anderer von Experten verarbeitet wird. Eine wichtige Auswahl der wichtigsten Design in MOE ist, wie Tokens unter Experten verteilt werden. Der Routing -Mechanismus unterliegt lernbare Parameter, die neben dem Rest des Modells trainiert werden.

    Wie funktioniert MOE in Transformatormodellen?

    In einem Standard -Transformatormodell wird jedes Token durch dichte FFN -Schichten verarbeitet. In MOE -Modellen werden diese dichten FFN -Schichten jedoch durch MOE -Schichten ersetzt, die aus mehreren Experten und einem Gating -Mechanismus bestehen. Während der Inferenz und des Trainings wird nur eine Untergruppe dieser Experten pro Token aktiviert, wodurch die Gesamtberechnung verringert wird und gleichzeitig die Modellkapazität aufrechterhalten wird.

    Vorteile von MOE -Modellen

    • Effiziente Vorab -Vorabend - MOE ermöglicht die Vorbereitung großer Modelle mit erheblich niedrigeren Rechenanforderungen im Vergleich zu dichten Modellen, sodass Forscher Modelle ohne übermäßige Hardwarekosten schneller schulen können.
    .
    • schneller Inferenz
    - Da zu einem bestimmten Zeitpunkt nur ein Teil der Parameter des Modells verwendet wird, ist die Inferenz im Vergleich zu einem dichten Modell der äquivalenten Gesamtgröße erheblich effizienter.
    • Skalierbarkeit
    - Moe ermöglicht es den Forschern, die Modellgröße und die Datensatzgröße zu erhöhen und gleichzeitig im selben Rechenbudget wie ein dichtes Modell zu bleiben.
    Die Mischung von Experten (MOE) ist ein leistungsstarker Ansatz für die effiziente Skalierung von Transformatorenmodellen, sodass massive Modelle mit reduzierten Rechenkosten trainieren können. Durch das Ersetzen traditioneller dichter FFN -Schichten durch spärliche MOE -Schichten und der Verwendung eines Routing -Mechanismus erreichen diese Modelle eine hohe Skalierbarkeit und verbesserte Inferenzgeschwindigkeiten. Die Kompromisse umfassen jedoch erhöhte Gedächtnisanforderungen, die Ausbildung von Komplexitäten und die Herausforderung, eine effektive Routing-Strategie zu entwickeln. Im weiteren Verlauf der Forschung spielen MOE-basierte Architekturen wahrscheinlich eine wichtige Rolle in der nächsten Generation von AI-Modellen.

    Wie OpenSourcing Deeppep ist ein Game Changer und was es bietet?

    1. Effiziente und optimierte All-zu-alles-Kommunikation

    Um MOE -Modelle effizient zu trainieren und einzusetzen, ist die nahtlose Kommunikation zwischen Knoten unerlässlich - sowohl innerhalb einer einzelnen Maschine (Intranode) als auch über mehrere Maschinen (Internode). Deepep befasst sich mit dieser Herausforderung mit hoch optimierten All-zu-All-All-Communication-Kommunikation, der sicheren und effizienten Datenübertragung, der Minimierung von Engpässen und der Maximierung der Leistung.

    2. Intranode- und Internode -Unterstützung mit NVLINK und RDMA

    Deepep geht über die grundlegende Kommunikation hinaus und ermöglicht es, nahtlose Intranode- und Internode -Konnektivität durch erweiterte Technologien wie NVLink und RDMA (Remote Direct Memory Access) zu ermöglichen. NVLINK, NVIDIA, beschleunigt den Datenaustausch innerhalb der Knoten, während RDMA die Latenz in Cross-Node-Transfers minimiert und die optimale Leistung für großflächige KI-Systeme gewährleistet. Diese Innovationen definieren gemeinsam die Effizienz neu, wobei sie ein Kraftpaket für KI-Workloads der nächsten Generation machen.

    3. Hochdurchsatzkerne für Training und Inferenzvorzug

    Deepep ist so konzipiert, dass große Daten effizient behandelt werden. Seine Hochgeschwindigkeitskerne ermöglichen ein schnelles Training, indem sie optimieren, wie sich Daten durch das System bewegt. Während der Vorausdehnung von Inferenz verarbeiten diese Kernel große Chargen schnell, um eine reibungslose und effiziente Leistung ohne Engpässe zu gewährleisten.

    4. Körner mit niedriger Latenz für Inferenz-Dekodierung

    Wenn es um Echtzeitvorhersagen geht, ist Geschwindigkeit alles. Die Körner mit niedriger Latenz von Deepep minimieren Verzögerungen während der Inferenzdecodierung und liefern sofortige Reaktionen mit minimaler Verzögerung. Dies macht es ideal für Anwendungen, die schnelle Entscheidungsfindung und nahtlose Benutzererfahrungen erfordern.

    5. Native FP8 Dispatch Support

    Deepep sticht mit seinem integrierten FP8 (Floating Point 8) unterstützt, einem modernen Format, das die Geschwindigkeit steigert und den Speichergebrauch reduziert-für die Skalierung von AI-Modellen perfekt. Durch die Integration von FP8 stellt Deepseek sicher, dass die Bibliothek vor der sich weiterentwickelnden KI -Hardware und -Algorithmen bleibt. Dies bedeutet schnelleres Training, niedrigere Energiekosten und einen effizienteren Weg zur nachhaltigen KI -Entwicklung.

    6. Flexible GPU-Ressourcenregelung für die Berechnungskommunikationsüberlappung

    Deepep optimiert die GPU -Verwendung, indem es gleichzeitige Berechnung und Datenübertragung aktiviert, Ausfallzeiten minimiert und die Leistung maximiert. Ideal für groß angelegte KI

    Versuchen Sie sich von Deepp selbst

    Besuchen Sie das GitHub -Repository - Finden Sie den Quellcode von Deepep, Dokument und Beispiele auf GitHub, um schnell loszulegen.

    

    Erforschen Sie die Dokumentation -Erfahren Sie, wie Sie die wichtigsten Funktionen von Deepep wie NVLink, RDMA und FP8 mit klarer, Schritt-für-Schritt-Anleitung verwenden.

    Schließlich können Sie jedes Tool nutzen, um Deepep zu testen und zu integrieren.

    Schlussfolgerung

    Deepseek veröffentlichte Deepep am zweiten Tag der Open Source Week. Es ist ein Game-Changer für die Mischung aus Experten (MOE) -Modelltraining und -inferenz. Deepseek bietet eine leistungsstarke Open-Source-EP-Kommunikationsbibliothek. Es steigert die Effizienz, senkt die Latenz und verbessert das Ressourcenmanagement für großflächige KI-Workloads. Deepep unterstützt die Überlappung von NVLink, RDMA, FP8 und nahtloser Berechnungskommunikation. Dies ermöglicht Entwicklern und Forschern, die KI -Innovation voranzutreiben. Deepseeks Open-Source-Engagement beschleunigt den Fortschritt der AGI. Es macht weltweit hochmoderne KI-Tools zugänglicher.

    Bleiben Sie dran toanalytics vidhya blog für unsere detaillierte Analyse zu Deepseek's Day 3 Release!

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