談?wù)凞eepSeek-v3在算力約束下的出色工作

在所有人追求更大規(guī)模集群的時(shí)候, Deepseek這樣的工作只有一個(gè)詞評價(jià): Respect!

原標(biāo)題：談?wù)凞eepSeek-v3在算力約束下的出色工作
文章來源：智猩猩GenAI
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：13634字

DeepSeek-v3: 高效能大模型訓(xùn)練與推理的突破

本文分析了DeepSeek-v3 (DSv3) 671B參數(shù)的大型語言模型，它僅使用2048塊H800 GPU就超越了Meta使用16384塊H100訓(xùn)練的Llama 3 405B模型，展現(xiàn)了在模型訓(xùn)練和推理方面的顯著效率提升。文章重點(diǎn)關(guān)注其架構(gòu)創(chuàng)新、并行策略以及對未來硬件設(shè)計(jì)的建議。

1. DeepSeek-v3 模型概述

1.1 模型結(jié)構(gòu)：DSv3采用MLA和DeepSeekMoE架構(gòu)，Hidden Dim為7168，attention heads為128，模型層數(shù)為61層。MoE層包含一個(gè)共享專家和256個(gè)路由專家，每個(gè)Token激活8個(gè)專家，并確保Token僅被路由到4個(gè)節(jié)點(diǎn)。 創(chuàng)新之處在于引入了Auxiliary-Loss-Free Load Balancing和Multi-Token Prediction (MTP)，MTP模塊通過預(yù)測額外的Token來提高數(shù)據(jù)使用效率，類似于CPU分支預(yù)測器，提升了模型的推理能力。

1.2 訓(xùn)練并行策略：DSv3使用自研的HAI-LLM框架，采用PP=16,EP=64的并行策略，并結(jié)合ZeRO-1 Offload和內(nèi)存優(yōu)化，巧妙地避開了對NVLink帶寬的依賴。 DualPipe算法實(shí)現(xiàn)了計(jì)算和通信的重疊，減少了PP中的“氣泡”，顯著提升了效率。針對跨節(jié)點(diǎn)All-to-All通信也進(jìn)行了細(xì)致優(yōu)化。

1.3 并行推理策略：DSv3采用PD分離策略，在Attention計(jì)算部分使用TP4+SP結(jié)合DP8，在MoE層使用EP=32，并通過Redundant Experts策略來平衡負(fù)載。為了隱藏A2A和TP的通信開銷，它同時(shí)處理兩個(gè)microbatch，并對dispatch/MoE/Combine Kernel進(jìn)行融合。解碼階段最小部署規(guī)模為40個(gè)節(jié)點(diǎn)320張卡，采用TP4+SP配合DP80，MoE部分采用EP320，并通過IBGDA進(jìn)一步降低延遲。

2. DeepSeek-v3 訓(xùn)練中使用的并行技術(shù)

2.1 DualPipe：通過將forward/backward chunk配對，并將其分為四個(gè)組件（Attention，A2A dispatch，MLP和A2A combine）進(jìn)行重疊計(jì)算和通信，從而隱藏了A2A和PP通信開銷。

2.2 高效的跨節(jié)點(diǎn)A2A通信：利用IB和NVLink的帶寬差異，通過IB傳輸?shù)侥繕?biāo)節(jié)點(diǎn)上相同Rank的GPU，再通過NVLink轉(zhuǎn)發(fā)到目標(biāo)GPU，并通過動態(tài)調(diào)整通信塊大小和PTX指令優(yōu)化來減少L2緩存干擾。

2.3 內(nèi)存優(yōu)化：采用Activation重計(jì)算、CPU異步更新模型參數(shù)等策略，并把模型淺層和Embedding層與最后一層放在同一個(gè)PP Rank中。

2.4 FP8訓(xùn)練：采用Tile/Block-based細(xì)粒度量化訓(xùn)練策略和混合精度訓(xùn)練，在保證精度的前提下大幅提升訓(xùn)練速度。通過提高累加精度、細(xì)粒度量化以及低精度存儲和通信等方法，有效降低內(nèi)存消耗和通信帶寬。

3. 對硬件設(shè)計(jì)的建議

3.1 網(wǎng)絡(luò)硬件：建議開發(fā)對通信和集合通信Offload的專用網(wǎng)絡(luò)處理器和協(xié)處理器，并統(tǒng)一ScaleOut和ScaleUp網(wǎng)絡(luò)接口，簡化應(yīng)用程序編程。

3.2 計(jì)算部件：建議提高TensorCore的Accumulator精度，支持Tile/Block based量化，并支持Online量化，避免數(shù)據(jù)移動；建議加入warp level的轉(zhuǎn)換指令，促進(jìn)NormLayer和FP8轉(zhuǎn)換融合，或采用近內(nèi)存計(jì)算方法；建議支持Transpose GEMM操作，減少內(nèi)存訪問。

總而言之，DeepSeek-v3在模型架構(gòu)、訓(xùn)練和推理并行策略以及FP8訓(xùn)練等方面取得了顯著突破，為大型語言模型的高效訓(xùn)練和部署提供了新的思路，同時(shí)也對未來硬件設(shè)計(jì)提出了寶貴的建議。

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作者簡介：智猩猩旗下公眾號之一，深入關(guān)注大模型與AI智能體，及時(shí)搜羅生成式AI技術(shù)產(chǎn)品。