DeepSeek開源第四彈：并行優化策略3項齊開快訊
//github.com/deepseek-ai/profile-data 一、DualPipe DualPipe是DeepSeek-V3技術報告中提出的一種創新雙向流水線并行算法，//github.com/deepseek-ai/DualPipe https，一種用于V3/R1模型訓練中實現計算與通信重疊的雙向流水線并行算法 EPLB。
【TechWeb】2月27日消息，DeepSeek開源周第四日，DeepSeek開源了并行優化策略（Optimized Parallelism Strategies），一次開源了3項：
DualPipe：一種用于V3/R1模型訓練中實現計算與通信重疊的雙向流水線并行算法
EPLB：一個針對V3/R1的專家并行負載均衡工具
Profile-data：訓練和推理框架的分析數據
GitHub地址：
https://github.com/deepseek-ai/DualPipe
https://github.com/deepseek-ai/eplb
https://github.com/deepseek-ai/profile-data
一、DualPipe
DualPipe是DeepSeek-V3技術報告中提出的一種創新雙向流水線并行算法。
它能夠實現前向與后向計算和通信階段的完全重疊，同時有效減少流水線氣泡（空閑時間）。
DeepSeek展示了在8個流水線并行階段和20個micro-batches情況下，DualPipe在兩個方向上的調度示例。（來自DeepSeek-V3技術報告）
反向方向的微批次與前向方向對稱，為了簡化圖示，這里省略了反向方向的批次 ID。圖中由同一個黑色邊框包圍的兩個單元格具有相互重疊的計算和通信。
流水線氣泡與內存使用比較
表中，
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