DualPipe、eplb、profile-data：DeepSeek开源周第四天

Autor:neo-yang Czas:2025/02/27 Czytać: 2630

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DualPipe

https://github.com/deepseek-ai/DualPipe

DualPipe是一种双向管道并行算法，专为大规模AI模型训练设计。它通过在训练过程中实现前向和后向计算与通信阶段的完全重叠，最大限度减少了“管道气泡”（即GPU等待时间），从而显著提升了训练速度和资源利用率。

eplb

https://github.com/deepseek-ai/eplb

EPLB 是一个专为专家并行（Expert Parallelism）设计的负载均衡算法，简单来说，EPLB 是一个工具，它通过智能的专家复制与分配策略，优化 GPU 的使用效率，避免计算资源的浪费。它是 DeepSeek AI 开源生态的一部分，与 DeepSeek-V3 等大规模 MoE 模型紧密相关。

在传统的专家并行中，由于专家的负载不均，GPU 使用效率低下是一个普遍存在的问题。例如，在训练像 DeepSeek-V3 这样拥有 6710 亿参数的超大模型时，如果某些 GPU 被过度占用，而其他 GPU 几乎闲置，整个训练过程会显著减慢，甚至增加硬件成本。EPLB就是用来解决这个问题的。

profile-data

https://github.com/deepseek-ai/profile-data

Profile-Data 包含DeepSeek V3/R1模型训练和推理框架中的性能分析数据（profiling data）。这些数据通过 PyTorch Profiler 工具捕获，能够帮助研究人员和开发者深入了解DeepSeek模型在计算与通信重叠（communication-computation overlap）策略上的实现细节，以及底层的优化技术。

Profile-Data是DeepSeek对AI社区的一份重要贡献。它不仅是一个包含训练和推理性能分析数据的仓库，更是一个展示高效计算通信重叠策略的窗口。通过解决透明性、知识共享和协作创新等问题。