อัลกอริทึม DualPipe ของ DeepSeek ลดปัญหา Pipeline Bubbles ในการเทรนโมเดล AI จุดประกายการถกเถียงในชุมชน

อัลกอริทึม DualPipe ที่ถูกแนะนำล่าสุดโดย DeepSeek ได้ดึงดูดความสนใจจากชุมชน AI ด้วยแนวทางที่เป็นนวัตกรรมในการทำ pipeline parallelism อัลกอริทึมแบบ bidirectional pipeline parallelism ที่ถูกอธิบายไว้ในรายงานทางเทคนิค DeepSeek-V3 สัญญาว่าจะสามารถซ้อนทับขั้นตอนการคำนวณและการสื่อสารทั้งขาไปและขากลับได้อย่างสมบูรณ์ พร้อมทั้งลดปัญหา pipeline bubbles ในการเทรนโมเดล AI

DualPipe ทำงานอย่างไร

DualPipe แสดงถึงความก้าวหน้าที่สำคัญในเทคนิค pipeline parallelism สำหรับการเทรนโมเดล AI แบบกระจาย อัลกอริทึมนี้สร้างการไหลแบบสองทิศทางที่ช่วยให้เกิด micro-batches ที่สมมาตรกันทั้งในทิศทางไปข้างหน้าและย้อนกลับ ช่วยลดความไม่มีประสิทธิภาพที่เรียกว่า pipeline bubbles ซึ่งเกิดขึ้นระหว่างการประมวลผลแบบขนาน ตามข้อมูลทางเทคนิค DualPipe สามารถลดเวลาที่เกิด bubble ลงเหลือ (PP/2-1)( & + -3 ) เมื่อเทียบกับวิธีดั้งเดิมอย่าง 1F1B (One-Forward-One-Backward) ซึ่งมีเวลาที่เกิด bubble อยู่ที่ (PP-1)( + )

สมาชิกในชุมชนได้แบ่งปันการเปรียบเทียบด้วยภาพของอัลกอริทึมต่างๆ รวมถึง 1F1B, ZB1P (Zero Bubble Pipeline Parallelism) และ DualPipe ทำให้ผู้ปฏิบัติงานเข้าใจความแตกต่างระหว่างแนวทางเหล่านี้ได้ง่ายขึ้น

ข้อได้เปรียบเสียเปรียบทางเทคนิค

ในขณะที่ DualPipe มอบการปรับปรุงประสิทธิภาพของ pipeline อย่างมีนัยสำคัญ แต่ก็มาพร้อมกับข้อแลกเปลี่ยน อัลกอริทึมนี้ต้องใช้หน่วยความจำพารามิเตอร์เป็นสองเท่า (2×) เมื่อเทียบกับวิธีอื่นๆ และใช้หน่วยความจำการเปิดใช้งานที่สูงกว่าเล็กน้อย (PP+1 เทียบกับ PP สำหรับวิธีอื่นๆ) นี่เป็นการแลกเปลี่ยนแบบคลาสสิกในการคำนวณระหว่างความเร็วและการใช้หน่วยความจำ

สมาชิกบางคนในชุมชนได้เปรียบเทียบกับเทคนิค pipeline parallelism อื่นๆ เช่น Chimera โดยการอภิปรายชี้ให้เห็นว่า Chimera อาจมี bubbles น้อยกว่า DualPipe เล็กน้อย สิ่งนี้แสดงให้เห็นถึงวิวัฒนาการและการแข่งขันที่กำลังดำเนินอยู่ในเทคนิคการปรับปรุงประสิทธิภาพสำหรับการเทรนโมเดล AI ขนาดใหญ่

การเปรียบเทียบฟองอากาศในไปป์ไลน์และการใช้หน่วยความจำ

หมายเหตุ: PP หมายถึงลำดับความขนานของไปป์ไลน์

การประยุกต์ใช้งานและข้อกำหนด

สำหรับผู้ที่ต้องการนำ DualPipe ไปใช้งาน อัลกอริทึมนี้ต้องใช้ PyTorch 2.0 ขึ้นไป เอกสารทางเทคนิคได้ให้ตัวอย่างง่ายๆ สำหรับการเริ่มต้น แม้ว่าจะระบุว่าการใช้งานในโลกแห่งความเป็นจริงจะต้องมีการใช้วิธี overlapped_forward_backward ที่กำหนดเองเฉพาะสำหรับโมดูลของผู้ใช้

สมาชิกในชุมชนคนหนึ่งได้อธิบายความเข้าใจผิดเกี่ยวกับการใช้งาน DualPipe:

มันทำให้การมี GPU มากขึ้นช่วยให้การอนุมานทำงานได้เร็วขึ้น กรณีที่แย่ที่สุดคือคุณสามารถใช้หน่วยความจำจาก GPU เหล่านั้นได้เท่านั้นและไม่ได้รับความเร็วเพิ่มเลย

ความเห็นนี้ได้รับการแก้ไขในภายหลังโดยผู้อื่นที่ชี้ให้เห็นว่า DualPipe ถูกออกแบบมาสำหรับการเทรนมากกว่าการอนุมาน ซึ่งเน้นย้ำถึงความสำคัญของการเข้าใจกรณีการใช้งานเฉพาะสำหรับเทคนิค parallelism ที่แตกต่างกัน

ข้อกำหนด

• PyTorch 2.0 และเวอร์ชันที่สูงกว่า
• การพัฒนาแบบกำหนดเองของเมธอด overlapped_forward_backward สำหรับการประยุกต์ใช้ในโลกแห่งความเป็นจริง

ผลกระทบต่ออุตสาหกรรมและการมีส่วนร่วมในโอเพนซอร์ส

DualPipe ถูกพัฒนาโดย Jiashi Li, Chengqi Deng และ Wenfeng Liang ที่ DeepSeek เพิ่มเติมการมีส่วนร่วมที่เติบโตขึ้นของบริษัทในการพัฒนา AI แบบโอเพนซอร์ส สมาชิกบางคนในชุมชนแสดงความหวังว่าความคิดริเริ่มด้านโอเพนซอร์สของ DeepSeek อาจกระตุ้นให้ห้องปฏิบัติการของอเมริกาใช้แนวทางที่คล้ายคลึงกัน โดยตระหนักว่าโมเมนตัมและนวัตกรรมอย่างต่อเนื่องอาจมีคุณค่ามากกว่าข้อได้เปรียบทางเทคโนโลยีที่ถูกเก็บรักษาอย่างเข้มงวด

นวัตกรรมทางเทคนิคเบื้องหลัง DualPipe แสดงถึงอีกก้าวหนึ่งในการทำให้การเทรนโมเดล AI ขนาดใหญ่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งอาจช่วยให้วงจรการพัฒนาสำหรับโมเดล AI รุ่นต่อไปเร็วขึ้น ในขณะที่ปรับการใช้ทรัพยากรการคำนวณให้เหมาะสมที่สุด

อ้างอิง: DualPipe