DeepSeek开源连击：双头流水线DualPipe与EP调度器EPLB详解

引言

最近DeepSeek开源了一系列项目，包括FlashMLA、DeepEP和DeepGEMM，展现了其在AI领域的强大实力。本文将深入探讨DeepSeek最新开源的两大技术：DualPipe（双头流水线）和EPLB（EP调度器），并结合实际案例进行详细解释。DeepSeek的开源项目都基于英伟达的生态，虽然有人戏称DeepSeek比老黄更懂显卡，但这些项目也让开发者与英伟达的绑定更深。DeepSeek通过开源技术，降低了AI的使用门槛，让更多人能品尝到AI的果实。

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DualPipe：榨干硬件资源，实现高效并行计算

什么是DualPipe？如何理解其工作原理？

DualPipe是一种全新的双向并行算法，旨在解决传统流水线并行计算中的效率问题。为了更好地理解DualPipe，我们可以将其与面包生产的例子进行类比。

假设你经营一家面包店，名叫X利来，面包的生产需要经过揉面、发酵、整形、烘烤和包装等多道工序。

• 传统单向流水线：每个工人在完成自己的工序后，将半成品传递给下一个工人。这种方式的缺点在于，如果某个工序耗时较长，会导致后续工人的等待，从而降低整体生产效率。
• 流水线并行思想：允许前面的操作和后面的操作同时进行，例如一个人在揉面，另一个人可以烤前一批次的面包。虽然提高了效率，但仍然会产生“气泡”，即工序之间的空档，造成时间浪费。
• DualPipe：可以想象成一个非常聪明的资本家，它将整套逻辑和计算设计都做完了，找到了最优解，用户无需考虑每个工序的安排，直接使用即可。DualPipe的设计目标是最大限度地减少工人发呆的时间，提高整体生产效率。

DualPipe如何减少“气泡”？

DualPipe通过优化调度策略，尽可能地让每个工序都能满负荷运转，减少等待时间。例如，如果揉面工序速度较快，DualPipe可以提前安排烘烤工序，避免揉好的面团堆积。反之，如果烘烤工序速度较慢，DualPipe可以适当减缓揉面速度，避免烤炉前出现空闲。

DualPipe的优势是什么？

• 提高效率：通过双向并行计算，最大限度地减少等待时间，提高整体计算效率。
• 优化资源利用：充分利用硬件资源，降低资源浪费。
• 易于使用：DeepSeek提供了详细的接口和示例，方便用户快速上手。

DualPipe的使用场景是什么？

DualPipe适用于需要超快速度的大任务，例如大型模型训练。虽然使用DualPipe可能会占用更多的资源（参数翻倍，空间多占一点），但可以显著提高计算效率。

如何快速使用DualPipe？

DeepSeek官方提供了DualPipe的快速使用方法，但用户需要根据自身的需求进行自定义配置。具体使用方法请参考DeepSeek官方文档：

• DualPipe: https://github.com/deepseek-ai/DualPipe?tab=readme-ov-file

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EPLB：平衡任务负载，实现高效调度

什么是EPLB？如何理解其工作原理？

EPLB全称是Expert Parallelism Load Balancer，翻译过来可以叫做“专家并行负载均衡器”，你也可以说是EP调度器。为了更好地理解EPLB，我们可以将其与学校庆典筹备的例子进行类比。

假设一个学校要举办两周年庆典，涉及布置会场、教室卫生、文艺汇演彩排、音响灯光调试、食堂伙食安排、礼仪接待等多个项目，每个项目由不同的老师或同学负责。

• 专家并行：每个老师或同学都可以看作某个“专家”，专门负责一部分工作。例如，语文老师负责写文案，音乐老师负责排练合唱。
• 冗余专家：某些专家可能特别抢手，例如PPT做得好的老师。为了避免这些专家过度劳累，可以安排多个PPT专家，分担工作压力。
• EPLB：根据每个专家最近一段时间的工作量，推测哪些专家可能会特别繁忙，然后复制这些专家，将工作分散出去。这就像影分身之术，避免所有请求都挤在同一个人那里。

EPLB如何进行任务调度？

1. 统计工作量：EPLB会统计每个专家最近一段时间的工作量，例如被调用的次数。
2. 复制专家：对于工作量较大的专家，EPLB会复制多个数字人，分担工作压力。
3. 分配资源：EPLB会根据GPU卡的空闲情况，将复制的专家分配到不同的GPU卡上，以便快速处理请求。
4. 优化通信：EPLB会尽量将同一组经常合作的专家放在同一个节点（同一个楼），减少跨节点的数据通信。

EPLB的优势是什么？

• 平衡任务负载：通过复制专家，将任务分散到不同的资源上，避免某些资源过度负载。
• 提高效率：通过优化任务调度，减少等待时间，提高整体计算效率。
• 降低通信成本：通过将同一组专家放在同一个节点，减少跨节点的数据通信。

如何使用EPLB？

DeepSeek提供了详细的接口和示例，方便用户快速上手。

下面是EPLB进行任务调度的示例代码：

python

这段代码展示了DeepSeek如何安排工人干活

复制即可

EPLB的应用场景是什么？

EPLB适用于需要高效任务调度的场景，例如分布式训练。

DeepSeek提供的分层负载均衡策略是什么？

在专家数量较少的情况下，DeepSeek提供了一种分层负载均衡策略，具体如下图所示：

[在此处插入DeepSeek提供的分层负载均衡策略图]

DeepSeek开源EPLB的意义是什么？

DeepSeek开源EPLB，降低了分布式训练的门槛，让更多的开发者可以轻松构建高效的分布式系统。

DeepSeek开源链接

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

keywords, , , #专家并行负载均衡器

总结

DeepSeek开源的DualPipe和EPLB是两项重要的技术创新，分别解决了并行计算和任务调度中的效率问题。DualPipe通过双向并行计算，最大限度地减少等待时间，提高整体计算效率。EPLB通过平衡任务负载，优化任务调度，降低通信成本，提高整体系统性能。DeepSeek的开源项目，降低了AI的使用门槛，让更多人能品尝到AI的果实，为中国AI事业的发展做出了重要贡献。

感悟

我认为：DeepSeek的开源行为，如同在商业巨头林立的AI领域，点燃了一簇簇希望之火。它不仅仅是技术的分享，更是一种开放精神的传递，让更多人有机会触及AI的核心，共同推动AI技术的进步。这种“授人以渔”的做法，比单纯的“施舍”更有价值，它激发了创新，促进了合作，为AI的未来发展注入了新的活力。而这种活力，正是中国AI崛起所需要的。