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DeepSeek模型推理的模型并行与显存优化协同技术.docx
资料介绍
DeepSeek模型推理的模型并行与显存优化协同技术
一、引言
模型并行（Model Parallelism）与显存优化（Memory Optimization）的协同是提升大型MoE模型推理效率的关键，通过合理的并行策略和显存管理，在有限显存下实现高效的推理。DeepSeek在模型并行与显存优化协同方面进行了深入的研究，从张量并行到流水线并行，从显存分配到缓存管理，形成了一套完整的协同优化方案。本文深入解析DeepSeek模型推理的模型并行与显存优化协同技术。
二、模型并行策略
2.1 张量并行
DeepSeek将模型权重矩阵切分到多个GPU上，每个GPU只负责一部分矩阵计算，减少单GPU的显存需求。V3的671B模型需要8卡张量并行才能加载。
2.2 流水线并行
DeepSeek将模型的不同层分配到不同GPU，在推理预填和解码阶段分开部署，分别优化不同阶段的计算需求，提高显存利用效率。
三、显存优化
3.1 显存分配
DeepSeek在推理时动态分配显存，根据模型加载和推理的需求，按需分配和释放显存，减少显存浪费。
3.2 显存复用
DeepSeek通过PagedAttention和KV缓存管理，复用不再使用的显存空间，提高显存利用率，支持更高的并发处理能力。
四、协同优化
4.1 并行度与显存平衡
DeepSeek根据GPU显存大小和模型规模，自动配置张量并行度，在显存容量和计算效率之间取得平衡。
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| 303-DeepSeek模型推理的模型并行与显存优化协同技术.docx | 37K |
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