DeepSeek 四连炸！梁文锋参与开发

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DeepSeek 开源周第四天

2 月 27 日是 DeepSeek “开源周”的第 4 天，今天 DS 一下就 Open 了三个仓库：DualPipe、EPLB 和 Profiling Data。

  • DualPipe 从时间上优化了计算与通信的调度，
  • EPLB 从空间上平衡利用计算资源，
  • Profiling Data 则提供了前两者在实际应用中效果的可视化证据
DeepSeek 四连炸！梁文锋参与开发

并且在 DualPipe 的开发者中，就有梁文峰本人。（一点也不意外。jpg）

DeepSeek 四连炸！梁文锋参与开发

DS 开源周系列：

今日亮点

训练速度更快：DualPipe 通过将计算和通信重叠，消除了空闲时间，就像接力赛中接力棒从未停止移动一样。以往拖沓的训练现在能更快完成。

成本节约：通过更充分地利用每块 GPU，DeepSeek AI 声称与竞争对手相比，他们已将计算需求削减了高达 11 倍，仅使用 2,048 块 Nvidia H800 GPU，而无需更昂贵的配置。更少的硬件，更低的账单。

可扩展性：这些技巧让你能够扩展模型（比如 DeepSeek V3 的 671B 参数），而无需额外的时间或资源。更大的模型，同样的舞台。

资源效率：EPLB 平衡了工作负载，确保没有 GPU 闲置，而 DualPipe 则让它们持续高效运转。计算和通信几乎完全重叠，最大化硬件利用率。

与大玩家的对比

DeepSeek AI 的方法与 OpenAI、Google 和 Meta 等巨头竞争，但有一个不同点：效率。虽然其他公司可能会用 Nvidia H100 组成的大规模集群来炫耀，但 DeepSeek 通过“减配版”H800 和巧妙的优化实现了有竞争力的模型。

DualPipe 和 EPLB 让他们能够以更少的计算资源实现训练突破，凸显了创新如何超越原始算力。

如何形象理解 DualPipe 和 EPLB

技术文是不是不好理解？

要理解 DualPipe 和 EPLB，可以将其类比为指挥交响乐团：

每个 GPU 如同一位乐手，执行各自的计算任务，而训练框架则是指挥家，确保全局协调。在传统训练中，乐手需互相等待，产生无效的“停顿”（即流水线气泡），导致效率低下。

DualPipe：消除“停顿”的双向协作

技术原理：通过双向流水线并行算法，让前向计算（如弦乐部演奏）与反向计算（如铜管部排练）完全重叠，消除 GPU 等待时间。例如，切分训练块为注意力、全连接层等组件，并通过 GPU 流处理器（SM）的精细调度实现计算与通信的齿轮式咬合。

效果：

  • 将训练效率提升最高达 11 倍（对比传统方法）；
  • 在 2048 块 H800 GPU 上即可实现其他方案需要更昂贵硬件的性能。
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EPLB：专家模型的“动态调度舞台监督”

技术原理：针对混合专家模型（MoE），通过冗余专家策略复制高负载专家，并结合分层负载均衡（预填充阶段）和全局负载均衡（解码阶段），动态分配任务到不同 GPU，避免“乐手过劳”。

示例：若某个专家模块负载过高，EPLB 会将其复制到多个 GPU 并行处理，同时优化跨节点通信。

效果：

  • 确保所有 GPU 满负荷运转，闲置率趋近于零；
  • 减少跨节点通信开销，提升资源利用率。
DeepSeek 四连炸！梁文锋参与开发

协同价值：从“混乱排练”到“完美演出”

DualPipe 与 EPLB 的结合，如同为乐团引入智能调度系统：

1、 DualPipe 优化时序：通过计算-通信重叠，让 GPU 像乐手同时演奏不同乐章，消除传统流水线的“气泡”等待。

2、 EPLB 平衡资源：动态分配专家任务，防止部分 GPU 过载或闲置，如同指挥家根据乐手状态实时调整声部强度。

3、 成本与效率双赢：相比依赖硬件堆叠的方案，算法优化可减少 50% 以上的算力成本，同时加速模型迭代。

传送门：

https://github.com/deepseek-ai/DualPipe
https://github.com/deepseek-ai/eplb
https://github.com/deepseek-ai/profile-data

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