DualPipe: двунаправленный параллельный алгоритм с конвейерной обработкой для повышения эффективности обучения крупномасштабных моделей ИИ (День 4 недели открытых исходных кодов DeepSeek)

Общее введение

DualPipe - это технология с открытым исходным кодом, разработанная командой DeepSeek-AI и направленная на повышение эффективности крупномасштабного обучения моделей ИИ. Это инновационный двунаправленный параллельный алгоритм, который в основном используется для достижения полного перекрытия вычислений и коммуникаций в DeepSeek-V3 и R1 при обучении моделей, эффективно сокращая "пузыри" (т.е. время ожидания) в конвейере и тем самым ускоряя процесс обучения. Проект, разработанный Цзяси Ли, Ченги Денгом и Вэньфенгом Лиангом, размещен на GitHub и привлекает внимание сообщества ИИ. Основное преимущество DualPipe заключается в том, что он позволяет эффективно выполнять обучение моделей на многоузловых кластерах GPU за счет оптимизации планирования, что делает его пригодным для сценариев обучения моделей с триллионами параметров и открывает новые возможности для исследователей и разработчиков ИИ. DualPipe предоставляет новую параллельную парадигму для исследователей и разработчиков ИИ.

Список функций

• Двунаправленное конвейерное планирование: Поддерживает одновременный ввод микропакетов с обоих концов конвейера, обеспечивая высокую степень дублирования вычислений и коммуникаций.
• Уменьшение количества воздушных пузырьков на сборочной линии: Сокращение времени ожидания во время обучения за счет алгоритмической оптимизации.
• Поддержка крупномасштабного обучения моделейСистема может быть адаптирована к очень масштабным моделям, таким как DeepSeek-V3, чтобы справиться с необходимостью обучения триллионов параметров.
• Вычисления и коммуникации пересекаются: Параллельная обработка вычислительных и коммуникационных задач в прямом и обратном распространении для повышения эффективности использования GPU.
• Поддержка открытых источников: Предоставляется полная реализация на языке Python, которую разработчики могут свободно загружать, модифицировать и интегрировать.

Использование помощи

DualPipe - это продвинутый инструмент для разработчиков, и, будучи проектом с открытым исходным кодом на GitHub, он не имеет отдельного графического интерфейса, а скорее доступен в виде кодовой базы. Ниже приведено подробное руководство по использованию, которое поможет разработчикам быстро начать работу и интегрировать его в свои проекты по обучению ИИ.

Процесс установки

Для установки DualPipe требуются некоторые основы Python и среды глубокого обучения. Вот шаги:

1. Подготовка к защите окружающей среды
   • Убедитесь, что в вашей системе установлен Python 3.8 или более поздней версии.
   • Установите Git для загрузки кода с GitHub.
   • Чтобы избежать конфликтов зависимостей, рекомендуется использовать виртуальную среду, выполнив следующую команду:

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

2. Репозиторий клонированного кода
   Загрузите репозиторий DualPipe локально, введя в терминале следующую команду:

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

3. Установка зависимостей
   DualPipe опирается на распространенные библиотеки глубокого обучения, конкретные зависимости не указаны в репозитории, но, исходя из его функциональности, предполагается, что для него требуется среда, такая как PyTorch. Вы можете попробовать следующую команду для установки базовых зависимостей:

   pip install torch torchvision
   

   Если вы столкнулись с ошибками об отсутствии определенных библиотек, следуйте подсказкам для дальнейшей установки.

4. Проверка установки
   Поскольку DualPipe - это алгоритмический код, а не отдельное приложение, запустить проверку напрямую невозможно. Однако ее можно проверить, просмотрев файлы кода (например. dualpipe.py), чтобы подтвердить, что загрузка завершена.

Использование

В основе DualPipe лежит алгоритм планирования, который разработчики должны интегрировать в существующие фреймворки для обучения моделей (например, PyTorch или DeepSpeed). Вот как это работает:

1. понимание структуры кода

• показать (билет) DualPipe папку, основной код может быть расположен в папке dualpipe.py или в аналогичном документе.
• Чтобы понять логику алгоритма, читайте комментарии к коду и технический отчет DeepSeek-V3 (ссылка в описании репозитория GitHub). В отчете упоминаются примеры планирования DualPipe (например, 8 уровней конвейера и 20 микробатчей).

2. Интеграция в систему обучения

• Подготовка моделей и данных: Предполагается, что у вас уже есть модель и набор данных на основе PyTorch.
• Модификация тренировочного цикла: Вставьте логику планирования DualPipe в учебный код. Вот упрощенный пример:

  # 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
  

• Реализация должна быть адаптирована к реальному коду, поэтому рекомендуется обратиться к примерам в репозитории GitHub (если таковые имеются).

3. Настройка аппаратной среды

• DualPipe предназначен для многоузловых кластеров GPU и рекомендуется для использования как минимум с 8 GPU (например, NVIDIA H800).
• Убедитесь, что кластер поддерживает InfiniBand или NVLink, чтобы воспользоваться всеми преимуществами оптимизации связи.

4. Эксплуатация и ввод в эксплуатацию

• Запустите обучающий скрипт в терминале:

  python train_with_dualpipe.py
  

• Проследите за выводом журнала и проверьте, успешно ли перекрываются вычисления и обмен данными. Если есть узкое место в производительности, измените количество микропакетов или уровень конвейера.

Функциональное управление

Двунаправленное конвейерное планирование

• Настройка в конфигурационном файле или коде num_ranks(количество уровней трубопровода) и num_micro_batches(Количество микропакетов).
• Пример конфигурации: 8 уровней, 20 микропартий, см. схему планирования в техническом отчете.

перекрытие вычислительных коммуникаций

• Без необходимости ручного вмешательства DualPipe автоматически выполняет положительные расчеты (например. F) с обратным расчетом (например. B) перекрывающихся коммуникационных задач.
• Проверьте временные метки в журналах, чтобы убедиться, что время связи скрыто в расчетах.

Уменьшение количества воздушных пузырьков на сборочной линии

• Оптимальная конфигурация была найдена путем изменения размера микропакета (например, с 20 до 16) и наблюдения за изменением времени обучения.

предостережение

• требования к оборудованию: Преимущества DualPipe не могут быть полностью использованы с одной картой, поэтому рекомендуется использовать среду с несколькими GPU.
• Поддержка документации: Страница на GitHub в настоящее время малоинформативна, поэтому рекомендуется изучать ее вместе с техническим отчетом DeepSeek-V3 (arXiv: 2412.19437).
• Поддержка общества: Задавайте вопросы на странице GitHub Issues или обращайтесь к соответствующим обсуждениям на платформе X (например, к постам @deepseek_ai).

Следуя этим шагам, разработчики смогут интегрировать DualPipe в свои проекты и значительно повысить эффективность обучения крупномасштабных моделей.