按时整活！DeepSeek开源周第四天，直接痛快“1日3连发”，且全都围绕一个主题：优化并行策略。

DualPipe：一种创新的双向流水线并行算法，能够完全重叠前向和后向计算-通信阶段，并减少“流水线气泡”。它通过对称的微批次调度，优化了并行计算效率。

Expert Parallelism Load Balancer(EPLB)：用于MoE的负载均衡算法，通过复制高负载专家并智能地分配专家到不同GPU上，确保计算资源的均衡利用。它包含两种政策：层次化负载均衡和全局负载均衡。

Profiling Data：训练和推理框架的性能分析数据，展示了通信-计算重叠策略和底层实现细节。

这三者中，DualPipe从时间上优化了计算与通信的调度，EPLB从空间上平衡利用计算资源，Profiling Data则提供了前两者在实际应用中效果的可视化证据。

且DualPipe的开发团队中包括梁文锋本人。

发布后10分钟不到，3者在GitHub上的星标已经破300了，且其中DualPipe的星标飙升最快。

而DeepSeek一发推，网友的留言也排山倒海一般扑面而来，几乎都是不吝溢美之词：

好活！令人兴奋！

优化策略可以重新定义行业的性能。

Day 4，直接1日3连发

DualPipe

DualPipe是在DeepSeek-V3中首次出现双向流水线并行算法，现在代码完全开源。

它实现了前向与后向计算-通信阶段的完全重叠，还减少了流水线气泡（即某些设备在某些时刻空闲等待）。

DualPipe采用了双向微批次调度策略，其核心特点是：

对称设计：反向方向的微批次与前向方向对称排列，形成一种几何平衡的调度结构

计算-通信重叠：两个共享黑色边框的单元格表示相互重叠的计算和通信过程

双向并行：同时在两个方向上推进微批次，最大化硬件利用率

传统流水线并行方法如1F1B（one-forward-one-backward）在处理多GPU场景时会产生大量气泡。

DualPipe通过重新安排微批次执行顺序，和对称结构缓解这个问题。

EPLB

EPLB适用于V3/R1的专家并行负载均衡器，解决MoE模型在分布式训练和推理中的负载不平衡问题。

在MoE架构中，不同的输入会激活不同的专家，可能导致某些专家过载，进一步造成不同GPU的利用率不平衡。

EPLB采用“redundant experts”（冗余专家）策略：

识别高负载专家→复制多个副本分配到不同GPU→在推理时动态分配输入到负载较轻的专家副本。

并带有两种普通的策略：

分层负载平衡，专家并行较小的预填充阶段使用。

全局负载平衡，在专家并行规模较大的解码阶段采用。

V3/R1中的计算通信重叠分析数据

开源第四弹的part 3，DeepSeek公开分享了来自训练和推理框架的分析数据，以帮助社区更好地了解通信计算重叠策略和低级实现细节。

GitHub上注明，分析数据是使用PyTorch Profiler捕获的。

下载后，开发者可以通过导航到Chrome浏览器中的chrome://tracing（或Edge浏览器中的edge://tracing）将它进行可视化。

Attention please——DeepSeek模拟了一个绝对平衡的MoE路由策略进行分析。

首先，训练阶段。

训练配置文件数据演示了DeepSeek在DualPipe中，对一对单独的向前和向后数据块的重叠策略。

每个数据块包含4个MoE 层。

并行配置与DeepSeek-V3预训练设置一致EP64、TP1具有4K序列长度。

为简单起见，在profilng期间不包括PP通信。

其次，推理阶段。

1）预填充。

对于预填充，配置文件使用EP32和TP1（与DeepSeek V3/R1的实际在线部署一致），提示长度设置为4K，每个GPU的批量大小为16Ktokens。

在预填充阶段，DeepSeek利用两个微批次来重叠计算和多对多通信，同时确保注意力计算负载在两个微批次之间平衡

——这意味着相同的提示可以在它们之间分配。

2）解码。

（注：相关数据尚未准备就绪，将于稍后发布）

解码方面，该配置文件采用了EP128、TP1和4K的提示长度（与实际在线部署配置非常匹配），每个GPU的批量大小为128个请求。

与预填充类似，解码还利用两个微批处理进行重叠计算和多对多通信。

但与预填充不同的是，解码期间的all-to-all通信不会占用GPU SM：

发出RDMA消息后，所有GPU SM都会被释放，系统在计算完成后等待all-to-all通信完成。

有关all-to-all实现的更多信息，请参考开源周第二弹DeepEP。

One More Thing

“大放异彩！”

对于第四弹的开源内容，网友是这么感慨的。

目前看来，DeepSeek开源周的前4天，都挺令追更群众们满意。

尤其是这次开源周全部瞄准大模型的Infra层。

追更看客们表示：

更好的团队合作不仅是团队管理优化的一部分，更是实现顶级AI性能的秘诀。

DeepSeek正在创建新的标准，大规模训练的未来就在咱们眼前！

好了，DeepSeek开源周，明天就是最后一天了，不知道会有什么压轴登场？

参考链接：

https://x.com/deepseek_ai/status/1894931931554558199

Github：

[1]https://github.com/deepseek-ai/DualPipe

[2]https://github.com/deepseek-ai/eplb

[3]https://github.com/deepseek-ai/profile-data