DeepSeek 开源周第四弹：DualPipe 和 EPLB —— 优化并行策略

欢迎回到 deepseek 开源周！今天是第 4 天，我们将深入探讨优化并行策略（optimized parallelism strategies）。如果你一直在关注 deepseek 的进展，你会知道这一周他们已经陆续推出了许多强大的开源工具。而今天，deepseek 带来了两项令人兴奋的创新：dualpipe 和 eplb，这两者旨在解决训练大型 ai 模型时的速度、效率和可扩展性问题。

在大模型训练中，计算与通信的效率瓶颈始终是开发者面临的重大挑战。例如：

而 DeepSeek 发布的 DualPipe（一种双向流水线并行算法）和 EPLB（一种转为 MoE 设计的负载均衡器），极大优化了大规模 AI 训练的方式。

DualPipe 是在 DeepSeek-V3 技术报告中提出的一种创新性双向流水线并行算法。它通过实现前向和后向计算与通信阶段的完全重叠，减少了流水线中的空闲时间（即“气泡”），从而显著提升硬件资源的利用率。在传统的流水线并行方法中，前向和后向计算通常是串行进行的，这导致了资源的浪费和训练效率的降低。DualPipe 通过双向调度策略，使得前向和后向计算可以在不同的 GPU 上同时进行，实现了计算与通信的完全重叠。这种方法不仅提高了训练速度，还降低了内存峰值需求。

上图展示了 DualPipe 在 8 个流水线阶段和 20 个微批次下的调度示意图。正向和反向的微批次在不同方向上对称分布，实现了计算与通信的完全重叠。

在混合专家（MoE）模型中，不同专家的负载可能会因输入数据的变化而不均衡，导致某些 GPU 过载，而其他 GPU 闲置。为了解决这一问题，DeepSeek 推出了专家并行负载均衡器（EPLB）。EPLB 通过复制高负载的专家，并采用启发式算法将这些复制的专家合理分配到各个 GPU 上，以实现负载的均衡分布。此外，EPLB 结合了 DeepSeek-V3 中的组内限制专家路由策略，尽量将同一组的专家放置在同一节点内，以减少跨节点的数据传输开销。

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下面的代码演示了一个两层 MoE 模型的示例，每一层包含 12 个专家。每层引入 4 个冗余专家，总共 16 个副本放置在 2 个节点上，每个节点包含 4 个 GPU。

<code class="javascript">import torchimport eplbweight = torch.tensor([[ 90, 132,  40,  61, 104, 165,  39,   4,  73,  56, 183,  86],                       [ 20, 107, 104,  64,  19, 197, 187, 157, 172,  86,  16,  27]])num_replicas = 16num_groups = 4num_nodes = 2num_gpus = 8phy2log, log2phy, logcnt = eplb.rebalance_experts(weight, num_replicas, num_groups, num_nodes, num_gpus)print(phy2log)# Output:# tensor([[ 5,  6,  5,  7,  8,  4,  3,  4, 10,  9, 10,  2,  0,  1, 11,  1],#         [ 7, 10,  6,  8,  6, 11,  8,  9,  2,  4,  5,  1,  5,  0,  3,  1]])</code>

由分层负载均衡策略生成的输出显示了以下专家复制与放置方案。

放眼全局，DeepSeek 正在构建一套完整的工具，旨在优化 AI 训练管道的各个层面。从 FlashMLA 在 Hopper GPU 上加速解码，到 DeepGEMM 优化矩阵运算，再到 DualPipe 和 EPLB 提供并行计算与负载均衡，这些工具共同组成了一套完善的 AI 训练优化策略。

本质上，DeepSeek 正在打造一个生态系统，在这个系统中，计算、通信和负载均衡完美协同工作。无论是训练小型模型还是扩展到超大规模模型，这些工具都能无缝集成到你的工作流程中，在每个阶段提升性能。

开源周的第 4 天，DeepSeek 带来了 DualPipe 和 EPLB，两项专为大模型训练优化的并行策略。DeepSeek 所做的不仅仅是发布一些很酷的工具。他们正在为 AI 开发树立新的标准，向世界展示开源协作如何推动有意义的进步。通过使这些优化的并行策略对所有人可用，他们降低了进入尖端 AI 的门槛，即使是预算较小或基础设施有限的团队也能参与其中。