原標題：DeepSeek開源計劃第4天：三大代碼庫齊開源，推動V3/R1訓練與推理技術革新
文章來源：小夏聊AIGC
內容字數：3444字

DeepSeek開源三大優化策略，助力大模型訓練效率提升

近日，DeepSeek開源社區發布了第四彈開源內容，包含三個重要代碼庫：DualPipe、EPLB和profile-data，引發了人工智能領域的廣泛關注。這三個代碼庫針對大模型訓練中的關鍵瓶頸問題，提供了高效的解決方案，被部分開發者譽為“打破了大模型訓練的最后封印”。

1. DualPipe：雙向流水線并行算法，加速模型訓練

DualPipe算法是DeepSeek-V3技術報告中的核心亮點，它是一種創新的雙向流水線并行算法。不同于傳統的單向流水線，DualPipe同時并行執行前向和后向計算以及通信階段，最大限度地減少了等待時間，有效降低了“氣泡”現象，提升了訓練效率。通過計算和通信的重疊執行，DualPipe顯著縮短了整體訓練時間。例如，在8個處理單元和20個微批的配置下，DualPipe能夠實現計算與通信的完美重疊。

DualPipe對PyTorch版本有要求，需要2.0及以上版本。開發者需要根據具體模塊實現一個定制的`overlapped_forward_backward`方法才能充分利用其功能。

2. EPLB：專家并行負載均衡器，優化GPU資源利用率

在專家并行（Expert Parallelism，EP）模型中，不同的專家模型被分配到不同的GPU上。由于專家模型的計算負載差異可能很大，如何平衡GPU資源利用率至關重要。DeepSeek開源的EPLB (Expert Parallel Load Balancer) 算是為此而生。

EPLB采用冗余專家策略和組限制專家路由策略，動態調整專家模型的分配，避免GPU資源浪費。它包含分層負載平衡和全局負載平衡兩種策略，可以根據不同的場景選擇合適的策略。分層負載平衡適用于專家并行規模較小的情況，而全局負載平衡則適用于專家并行度較高的場景，例如解碼階段。

EPLB的核心功能是`eplb.rebalance_experts`，開發者可以輕松地將其集成到自己的訓練框架中。

3. profile-data：訓練和推理框架的分析數據，助推性能調優

DeepSeek還開源了訓練和推理框架的分析數據，這些數據由PyTorch Profiler捕獲，開發者可以使用Chrome或Edge瀏覽器進行可視化分析。通過對這些數據的分析，開發者可以深入了解模型的運行情況，識別性能瓶頸，并進行針對性的優化。

這些分析數據涵蓋了DualPipe的重疊策略、MoE路由策略以及預填充和解碼階段的性能指標。通過分析這些數據，開發者可以更好地理解DeepSeek的優化策略，并將其應用到自己的模型訓練和推理中。

DeepSeek開源的意義

DeepSeek開源這三個代碼庫，不僅提供了高效的訓練和推理工具，也促進了大模型訓練技術的共享和發展。這對于降低大模型訓練的門檻，加速人工智能技術進步具有重要意義。 開發者社區對DeepSeek的協作能力和貢獻表示高度贊揚，并期待未來更多優秀項目的開源。

當然，DeepSeek開源的舉動也引起了投資者的關注，其對相關產業，例如GPU廠商的影響，也值得進一步觀察和分析。

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