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DualPipe：
概述
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DualPipe是DeepSeek-V3技术报告中介绍的一种创新的双向管道并行算法，能实现前向和后向计算通信阶段的完全重叠，还可减少管道气泡。如需了解计算通信重叠的详细信息，可参考性能分析数据。
调度示例
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给出了8个PP等级和两个方向20个微批次的DualPipe调度示例。因反向微批次与正向微批次对称，为简化说明省略了反向微批次的批次ID。由共享黑边框包围的两个单元格表示计算和通信相互重叠。
管道气泡和内存使用情况比较
- 1F1B方法
表示为(PP - 1)(F + B)，有1×参数，激活为PP，其中F表示正向块执行时间，B表示完全向后块执行时间。
- ZB1P方法
表示为(PP - 1)(F + B - 2W)，有1×参数，激活为PP，W表示“权重反向”块执行时间。
- DualPipe方法
表示为(PP/2 - 1)(F&B + B - 3W)，有2×参数，激活为PP + 1 ，F&B表示两个相互重叠的前向和后向块的执行时间。
快速开始
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使用示例为“python example.py”。实际应用中，需针对特定模块实现定制的自定义方法overlapped_forward_backward。
要求
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需使用PyTorch 2.0及以上版本。
项目地址：https://github.com/deepseek-ai/DualPipe
EPLB：
概述
- 作用
在使用专家并行（EP）时，不同专家会被分配到不同的GPU上。由于不同专家的负载可能因当前工作负载而异，保持不同GPU的负载平衡很重要。DeepSeek - V3论文中采用冗余专家策略，即复制负载较重的专家，然后启发式地将复制后的专家分配到GPU上，以确保不同GPU间的负载平衡。此外，由于DeepSeek - V3使用了组限专家路由，还会尽量将同一组的专家放置到同一节点，以减少节点间的数据流量。
- 开源情况
为便于复现和部署，开源了部署在eplb.py中的EP负载均衡算法。该算法根据估计的专家负载计算平衡的专家复制和放置计划，预测专家负载的具体方法不在本仓库范围内，常见方法是使用历史统计数据的移动平均值。
算法详情
- 分层负载均衡策略
- 适用情况
当服务器节点数量能整除专家组数量时使用，可利用组限专家路由。
- 具体步骤
先将专家组均匀分配到各个节点，确保不同节点负载平衡；然后在每个节点内复制专家；最后将复制后的专家分配到各个GPU，以保证不同GPU负载平衡。该策略可在预填充阶段，专家并行规模较小时使用。
- 适用情况
- 全局负载均衡策略
- 适用情况
其他情况时使用。
- 具体步骤
不考虑专家组，全局复制专家，然后将复制后的专家分配到各个GPU。该策略可在解码阶段，专家并行规模较大时采用。
- 适用情况
接口和示例
- 主要函数
负载均衡器的主函数是eplb.rebalance_experts。
- 示例代码
以一个两层MoE模型为例，每层包含12个专家，每层引入4个冗余专家，共16个副本放置在2个节点上，每个节点包含4个GPU。运行代码后，输出表示专家复制和放置计划，该输出由分层负载均衡策略生成。
项目地址：https://github.com/deepseek-ai/eplb?tab=readme-ov-file
DeepSeek Infra：
概述
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公开分享训练和推理框架的分析数据，以帮助社区更好地理解通信 - 计算重叠策略及底层实现细节。分析数据使用PyTorch Profiler捕获，下载后可分别在Chrome浏览（chrome://tracing）或Edge浏览器（edge://tracing）中直接可视化查看。分析时模拟了绝对平衡的MoE路由策略。
训练分析数据
- 数据内容
展示了DualPipe中一对单独的前向和后向块的叠加策略。每个块包含4个MoE层。
- 并行配置
与DeepSeek - V3预训练设置一致，即EP64、TP1，序列长度为4K。为简化分析，未包含PP通信。
推理分析数据
- 预填充阶段
- 数据内容
分析数据采用EP32和TP1（与DeepSeek V3/R1实际在线部署一致），提示长度设为4K，每个GPU的批量大小为16K个标记。
- 策略细节
预填充阶段使用两个微批次来重叠计算和全连接通信，并确保注意力计算负载在两个微批次间平衡（即同一提示可能在两个微批次间拆分）。
- 数据内容
- 解码阶段
- 数据内容
采用EP128、TP1，提示长度为4K（与实际在线部署配置接近），每个GPU的批量大小为128个请求。
- 策略细节
解码阶段同样使用两个微批次来重叠计算和全连接通信。但与预填充阶段不同，解码阶段的全连接通信不占用GPU SMs，即在发出RDMA消息后，所有GPU SMs被释放，系统在计算完成后等待全连接通信结束。关于全连接通信的具体实现可参考DeepEP。
- 数据内容
备注
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解码阶段的分析数据尚未准备好，即将发布。
项目地址：https://github.com/deepseek-ai/profile-data