DeepSeek开源优化并行策略，提升训练和通信效率

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专注AIGC领域的专业社区，关注微软 、百度文心一言、讯飞星火等大语言模型（LLM）的发展和 应用 落地，聚焦LLM的市场研究和AIGC开发者生态，欢迎关注！ 今早10点，DeepSeek开启了第四天技术分享，开源了三个优化并行策略。 分别是DualPipe，一种用于 V3/R1 训练中计算与通信重叠的双向流水线并行算法；EPLB，针对 V3/R1 的专家并行负载平衡器；用于分析 V3/R1中的计算-通信重叠。 开源地址：https://github.com/deepseek-ai/DualPipe https://github.com/deepseek-ai/eplb https://github.com/deepseek-ai/profile-data DualPipe是一种创新的双向流水线并行算法，曾首次在V3版本中使用过。与传统的1F1B和ZB1P方法相比，DualPipe大幅减少了流水线气泡，同时仅增加了1倍的激活内存峰值。 DualPipe核心思想是在一个正向和反向传播的块对中重叠计算和通信。每个块被细分为四个部分：注意力机制、全网 ………………………………