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DeepSeek 在 #OpenSourceWeek（开源周） 的第四天推出了两项新工具，旨在让深度学习更快、更高效：**DualPipe** 和 **EPLB**。
DualPipe
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定义：DualPipe 是一种用于 V3/R1 训练中计算与通信重叠的双向pipline并行算法。
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作用：它通过实现前向和后向计算-通信阶段的完全重叠，减少了pipline气泡（pipeline bubbles），从而提高了训练效率。
EPLB
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定义：EPLB 是一种用于 V3/R1 的专家并行负载均衡器。
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作用：它帮助在专家并行架构中平衡负载，从而提高训练效率和资源利用率。
总结
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重要性：DualPipe 和 EPLB 是 DeepSeek 在深度学习领域的重要进展，它们通过优化并行策略，解决了深度学习训练中的关键挑战，使模型训练更高效、更快速。
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影响：这些工具的推出不仅提升了 DeepSeek 自己的模型性能，还为全球的 AI 开发者提供了高效的工具，推动了整个 AI 生态系统的发展。
1 Understanding Pipeline Parallelism
pipline并行的概念
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定义：pipline并行通过将模型分割成多个部分，并同时处理多个输入，从而显著缩短训练周期。
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优势：这种方法可以充分利用计算资源，提高训练效率，特别是在处理大型模型时，能够显著减少训练时间。
传统pipline方法的问题
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效率低下：传统的pipline方法容易出现效率低下的问题，主要表现为“气泡”或空闲间隔。
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气泡的产生：在pipline并行训练过程中，GPU 的某些部分可能会因为等待前一段的数据而处于空闲状态。这种等待时间形成了“气泡”，导致计算过程中的“间隙”。
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影响：这些“气泡”会导致 GPU 资源管理效率低下，从而影响整体性能。
DualPipe 的引入
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目的：像 DualPipe 这样的创新被引入，旨在改善这些效率低下的问题并提高整体效率。
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工作原理：DualPipe 通过实现前向和后向计算-通信阶段的完全重叠，减少了pipline气泡，从而提高了训练效率。
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优势：DualPipe 能够更好地利用 GPU 资源，减少空闲时间，提高计算效率，从而在深度学习训练中表现出色。
2 DualPipe: Bidirectional Pipeline Parallelism
核心概念