DeepSeek 开源周 “王炸”：DualPipe 与 EPLB，榨干芯片算力的秘密武器

https://x.com/deepseek_ai/status/1894931931554558199?t=7QEbPIvkWW3hBhsxLR3z0Q&s=19

DeepSeek 今天分享了两个项目，管道相关的，dualpipe 和 EPLB，DS 这波开源真的是从头到脚的全方位提高模型训练效率啊。

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

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

DualPipe 解决的根本问题是标准流水线并行性固有的低效率。传统方法(如 1F1B(一个向前，一个向后)甚至零气泡(ZB1P))都存在流水线气泡(队列等待数据的空闲时间)。DualPipe 旨在实现前向和后向计算通信阶段的完全重叠，从而最大限度地减少这些气泡。

DualPipe 和 EPLB:

想象一下，训练一个庞大的语言模型就像指挥一个交响乐团。每个 GPU 都充当音乐家，执行其分配的计算任务，而训练框架则充当指挥，让一切保持完美同步。在典型的设置中，音乐家可能需要等待彼此，从而产生尴尬的停顿。这些延迟(称为管道气泡)会减慢该过程。

DualPipe 通过允许不同部分并行工作来消除这些低效率，就像弦乐部分在铜管乐队排练时演奏一样。这种工作重叠确保不会出现停机时间。同时，EPLB 充当独奏者的舞台经理，在混合专家模型中平衡专家之间的工作量。通过确保没有音乐家负担过重，系统可以在整个乐团中有效地分配任务。

DualPipe 和 EPLB 相结合，将笨重、低效的排练转变为无缝、和谐的表演，显著提高了速度和效率。极致的压榨芯片算力，减少管道空跑导致的算力闲置，减少每块芯片的休闲时间。

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