DeepSeek 开源第 4 天：梁文峰亲自带队，给大模型优化并行策略

原标题：DeepSeek 开源第 4 天：梁文峰亲自带队，给大模型优化并行策略
文章来源：夕小瑶科技说
内容字数：4293字

DeepSeek开源第四天：DualPipe与EPLB助力大模型提速

DeepSeek开源项目已持续四天，其带来的高性能AI训练技术持续引发关注。本文将重点介绍第四天开源的两个关键项目：DualPipe和Expert Parallelism Load Balancer (EPLB)，并回顾前几天的项目内容。

1. 回顾前三天项目

文章未明确提及前三天的项目名称，但暗示这些项目也与大模型并行训练和优化相关，并为DeepSeek后续的优化工作奠定了基础。读者可自行查阅前三天的开源项目信息。

2. 大模型并行训练的挑战

大模型训练依赖于并行计算，如同流水线作业，将模型分割到多个GPU上处理。然而，传统的管道并行存在“管道气泡”问题：GPU之间数据传输效率低，导致部分GPU空闲，浪费计算资源。

3. DualPipe：双向流水线并行算法

DualPipe 是一种创新的双向流水线并行算法，它允许数据双向流动，实现计算与通信的高效重叠。通过同时优化正向和反向传播阶段的计算与通信流程，DualPipe 显著减少了GPU空闲时间，提升了训练效率。其代价是内存消耗加倍，因为需要维护两份模型参数。但为了速度提升，这笔代价是值得的。DeepSeek-V3的技术报告中对DualPipe的性能提升进行了详细说明，并与传统方法(1F1B,ZB1P)进行了对比，直观展现了其优势。DualPipe的开源地址为：https://github.com/deepseek-ai/DualPipe

4. EPLB：专家并行负载均衡器

在混合专家(MoE)模型中，不同的“专家”负责不同的任务，并分配到不同的GPU上。EPLB用于解决专家负载不均衡的问题。它通过复制繁忙的专家到其他GPU上，实现负载均衡，提高整体效率。EPLB 提供两种负载均衡策略：

• 层级负载均衡：适用于服务器节点数能整齐划分专家组的情况，优先在节点间平衡负载，再在节点内复制专家。
• 全局负载均衡：其他情况下直接全局复制专家，分配到各个GPU上，适用于大规模推理的解码阶段。

EPLB的开源地址为：https://github.com/deepseek-ai/eplb

5. DeepSeek Infra：性能分析工具

DeepSeek Infra提供了一个用于性能分析的库，包含了使用PyTorch Profiler记录的训练和推理性能数据，并可通过浏览器进行可视化查看(chrome://tracing 或 edge://tracing)。这些数据涵盖了训练、预填充和解码三个阶段，展示了DualPipe和EPLB在实际应用中的效果。

6. 总结

DeepSeek开源项目持续为大模型训练和推理带来创新性的优化方案。DualPipe和EPLB的开源，进一步提升了大模型训练和推理效率，为AI领域的发展贡献了力量。 “The whale shares its ocean bounty， guiding all fish in its wake.” 这句话也体现了DeepSeek团队开源精神，分享技术成果，推动整个AI社区共同进步。

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作者简介：低负担解码AI世界，硬核也可爱！聚集35万AI发烧友、开发者和从业者，广泛覆盖互联网大厂中高管、AI公司创始人和机构投资人。一线作者来自清北、国内外顶级AI实验室和大厂，兼备敏锐的行业嗅觉和洞察深度。商务合作：zym5189