DualPipe: a bi-directional pipelined parallel algorithm to improve the efficiency of large-scale AI model training (DeepSeek Open Source Week Day 4)

Introducción general

DualPipe es una tecnología de código abierto desarrollada por el equipo de DeepSeek-AI centrada en mejorar la eficiencia del entrenamiento de modelos de IA a gran escala. Se trata de un innovador algoritmo paralelo bidireccional, que se utiliza principalmente para lograr un solapamiento completo del cálculo y la comunicación en el entrenamiento de modelos DeepSeek-V3 y R1, reduciendo eficazmente las "burbujas" (es decir, el tiempo de espera) en el pipeline y acelerando así el proceso de entrenamiento. Desarrollado por Jiashi Li, Chengqi Deng y Wenfeng Liang, el proyecto se ha publicado en código abierto en GitHub y está atrayendo la atención de la comunidad de IA. La principal ventaja de DualPipe es que permite que el entrenamiento de modelos se ejecute de forma eficiente en clusters de GPU multinodo a través de una programación optimizada, lo que lo hace adecuado para escenarios de entrenamiento de modelos con billones de parámetros y ofrece nuevas posibilidades a investigadores y desarrolladores de IA. DualPipe proporciona un nuevo paradigma paralelo para investigadores y desarrolladores de IA.

Lista de funciones

• Programación bidireccionalPermite la entrada simultánea de microlotes desde ambos extremos de la cadena, lo que permite un alto grado de solapamiento entre el cálculo y la comunicación.
• Reducción de las burbujas de aire en la cadena de montajeReducir el tiempo de espera durante el entrenamiento mediante la optimización algorítmica.
• Admite el entrenamiento de modelos a gran escalaLa nueva versión de DeepSeek-V3 es la primera de su clase en el mundo, y puede utilizarse para entrenar billones de parámetros en modelos muy grandes como DeepSeek-V3.
• Superposición de cálculo y comunicaciónProcesamiento paralelo de tareas de cálculo y comunicación en la propagación hacia delante y hacia atrás para mejorar la utilización de la GPU.
• Soporte de código abiertoSe proporciona una implementación completa en Python, que los desarrolladores pueden descargar, modificar e integrar libremente.

Utilizar la ayuda

DualPipe es una herramienta avanzada para desarrolladores y, como proyecto de código abierto de GitHub, no tiene una interfaz gráfica independiente, sino que está disponible como base de código. A continuación se incluye una guía de uso detallada para ayudar a los desarrolladores a empezar a utilizarla rápidamente e integrarla en sus proyectos de entrenamiento de IA.

Proceso de instalación

La instalación de DualPipe requiere algún entorno básico de Python y deep learning. Estos son los pasos:

1. Preparación medioambiental
   • Asegúrese de que Python 3.8 o posterior está instalado en su sistema.
   • Instala Git para descargar código de GitHub.
   • Se recomienda utilizar un entorno virtual para evitar conflictos de dependencias con el siguiente comando:

     python -m venv dualpipe_env
     source dualpipe_env/bin/activate  # Linux/Mac
     dualpipe_env\Scripts\activate  # Windows
     

2. Repositorio de código clonado
   Descargue el repositorio de DualPipe localmente introduciendo el siguiente comando en el terminal:

   git clone https://github.com/deepseek-ai/DualPipe.git
   cd DualPipe

3. Instalación de dependencias
   DualPipe depende de librerías comunes de aprendizaje profundo, las dependencias específicas no están explícitamente listadas en el repositorio, pero basado en su funcionalidad se asume que requiere un entorno como PyTorch. Puedes probar el siguiente comando para instalar las dependencias base:

   pip install torch torchvision
   

   Si se producen errores por falta de bibliotecas específicas, siga las instrucciones para continuar con la instalación.

4. Verificar la instalación
   Dado que DualPipe es código algorítmico y no una aplicación independiente, no es posible ejecutar la verificación directamente. Sin embargo, puede verificarse consultando los archivos de código (p. ej. dualpipe.py) para confirmar que la descarga se ha completado.

Utilización

En el corazón de DualPipe se encuentra un algoritmo de programación que los desarrolladores deben integrar en los marcos de formación de modelos existentes (como PyTorch o DeepSpeed). Funciona de la siguiente manera:

1. Comprender la estructura del código

• espectáculo (una entrada) DualPipe el código principal puede estar en la carpeta dualpipe.py o en un documento similar.
• Lee los comentarios del código y el informe técnico de DeepSeek-V3 (enlace en la descripción del repositorio de GitHub) para entender la lógica del algoritmo. El informe menciona ejemplos de programación DualPipe (por ejemplo, 8 niveles de canalización y 20 microlotes).

2. Integración en el marco de formación

• Preparación de modelos y datosSuponiendo que ya tienes un modelo y un conjunto de datos basados en PyTorch.
• Modificar el ciclo de entrenamiento: Incrusta la lógica de programación de DualPipe en el código de entrenamiento. He aquí un ejemplo simplificado:

  # 伪代码示例
  from dualpipe import DualPipeScheduler  # 假设模块名
  import torch
  # 初始化模型和数据
  model = MyModel().cuda()
  optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
  data_loader = MyDataLoader()
  # 初始化 DualPipe 调度器
  scheduler = DualPipeScheduler(num_ranks=8, num_micro_batches=20)
  # 训练循环
  for epoch in range(num_epochs):
  scheduler.schedule(model, data_loader, optimizer)  # 调用 DualPipe 调度
  

• La implementación debe adaptarse al código real, y se recomienda consultar los ejemplos en el repositorio de GitHub (si los hay).

3. Configuración del entorno de hardware

• DualPipe está diseñado para clusters de GPU multinodo y se recomienda su uso con al menos 8 GPU (por ejemplo, NVIDIA H800).
• Asegúrese de que el clúster es compatible con InfiniBand o NVLink para aprovechar al máximo la optimización de las comunicaciones.

4. Funcionamiento y puesta en marcha

• Ejecute el script de entrenamiento en el terminal:

  python train_with_dualpipe.py
  

• Observe la salida de registro y compruebe si el cálculo y la comunicación se solapan correctamente. Si se produce un cuello de botella en el rendimiento, ajuste el número de microlotes o el nivel de canalización.

Función destacada Operación

Programación bidireccional

• Ajuste en el archivo de configuración o en el código num_ranks(número de niveles de canalización) y num_micro_batches(Número de microlotes).
• Ejemplo de configuración: 8 niveles, 20 microlotes, consulte el diagrama de programación del informe técnico.

solapamiento de las comunicaciones informáticas

• Sin necesidad de intervención manual, DualPipe realiza automáticamente los cálculos positivos (p. ej. F) con el cálculo inverso (por ejemplo B) de tareas de comunicación solapadas.
• Compruebe las marcas de tiempo en los registros para confirmar que el tiempo de comunicación está oculto en los cálculos.

Reducción de las burbujas de aire en la cadena de montaje

• La configuración óptima se encontró ajustando el tamaño del microlote (por ejemplo, de 20 a 16) y observando el cambio en el tiempo de entrenamiento.

advertencia

• requisitos de hardwareLas ventajas de DualPipe no pueden aprovecharse al máximo con una sola tarjeta, por lo que se recomienda un entorno multi-GPU.
• Soporte documental: La página de GitHub está actualmente escasa de información, por lo que se recomienda estudiarla en profundidad junto con el informe técnico DeepSeek-V3 (arXiv: 2412.19437).
• Apoyo comunitarioPregunta en la página de problemas de GitHub o consulta los debates relacionados en la plataforma X (por ejemplo, los mensajes de @deepseek_ai).

Siguiendo estos pasos, los desarrolladores pueden integrar DualPipe en sus proyectos y mejorar significativamente la eficacia del entrenamiento de modelos a gran escala.