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DeepSeek分布式训练并行策略详解.docx
资料介绍
DeepSeek的分布式训练并行策略
一、引言
训练一个671B参数的MoE模型需要2048块GPU的紧密协作，如何高效组织这些GPU的计算和通信，是分布式训练的核心挑战。DeepSeek采用了多维并行策略——数据并行、张量并行、流水线并行和专家并行的组合，配合DualPipe双向流水线和DeepEP通信库，实现了极高的集群利用率。本文深入解析DeepSeek的分布式训练并行策略。
三、数据并行（DP）
3.1 实现方式
DeepSeek采用ZeRO-1数据并行策略，将优化器状态分片到不同GPU上，减少内存冗余。ZeRO-1将Adam优化器的动量项和方差项分散存储，每个GPU只维护自己负责的那部分。
3.2 梯度同步
在数据并行中，每个GPU独立计算梯度，然后通过AllReduce操作同步梯度。DeepSeek通过梯度压缩和异步通信技术，减少梯度同步的通信开销。
四、张量并行（TP）
4.1 矩阵切分
张量并行将大型矩阵运算拆分到多个GPU上并行执行。对于线性层，权重矩阵按列或行切分，每个GPU只计算自己负责的部分，最后通过AllReduce合并结果。
4.2 在DeepSeek中的应用
DeepSeek在注意力层和FFN层均使用张量并行。结合MoE架构，专家内的FFN计算也通过张量并行加速。在V4-Pro的1.6T参数规模下，张量并行是必不可少的并行策略。
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