流水线并行的实质 流水线并行中,不同阶段(如卷积层、全连接层等)是按顺序依次处理数据的不同部分; 在流水线并行中,重点在于让不同的计算阶段(对应不同的计算设备或计算单元)能够在**时间上重叠工作**,提高计算资源的**利用率和整体的执行效率**,而不是像数据并行那样通过数据子集的并行处理来加速。 数据并行的...
当时R1还没有开源,我最想进行部署的模型是QWQ-32B,这是基于Qwen2.5-32B的一个推理模型,也好像是当时所有的开源模型中,唯一具备推理能力的(虽然跟R1和O1比起来,它只能算是在“假装”思考了)。要想本地部署32B的模型,即使是在int4精度下,也至少需要20多G的显存。我虽然拥有两块M60计算卡,但每块M60的两个核心...
abstract:我们通过将模型图划分为$k$个阶段并最小化瓶颈阶段(包括通信)的运行时间来优化深度神经网络(DNN)推理的流水线并行性。我们设计了实用的算法,这个NP难的问题,并表明他们在实践中几乎是最优的,通过比较强的下限通过新的混合整数规划(MIP)配方。我们将这些算法和下界方法应用于生产模型,以实现与标准组合下界相...
该方法巧妙地融合了R1中的CoT验证和反思模式,显著提高了DeepSeek-V3的推理性能,同时又保留了对输出风格和长度的控制。2.首次在大规模模型上验证了FP8训练的可行性和有效性。3.通过协同优化,有效克服了跨节点MoE训练中的通信瓶颈,使得计算与通信几乎完全重叠。设计DualPipe高效流水线并行算法:在单个前向和后向块对内...
首先声明下,UP本人并不是人工智能相关专业的学生,在大模型本地部署上也仅仅是一知半解,如有错误或不够严谨的内容还请多多包涵。 之前在Qwen2.5系列模型发布时,我下载了B站十字鱼大佬的一键包,通过简单的修改部分代码,即可以不同精度加载多个不同参数量的Qwen模型。
成本效益:与 DeepSeek 67B 相比,DeepSeek-V2 在节约训练成本、推理的 KV Cache 以及提高最大吞吐方面取得了显著进步35。高效训练:DeepSeek-V2 使用了内部开发的 HAI-LLM 框架进行训练,实现了高效的流水线并行和专家并行,提升了训练效率5。长上下文扩展:DeepSeek-V2 支持长达 128K 的上下文长度,有助于处理需要...
提供组件创建 Python/C++ Runtimes,用于执行 TensorRT 引擎 ;GPU 上的高效推理,做了 SOTA 级别的优化;包含了一个可与 Triton Inference Server 集成的 backend ;可编译 Models ,支持 单卡/多卡 部署(张量并行或流水线并行);自带几个预定义的热门模型,baichuan、LlaMA、ChatGLM、BLOOM、GPT等都支持,可轻松修改;...