DeepSeek-OpenSourceWeek-第六天-InferenceSystemOverview

开源周的第6天，DeepSeek对DeepSeek-V3/R1推理系统进行了深入概述。本文将深入探讨该系统的设计原则、优化策略以及性能统计数据，重点突出在吞吐量和延迟优化方面取得的显著进展。

1 System Design Principles

DeepSeek-V3/DeepSeek R1推理系统旨在实现更高的吞吐量（即单位时间内处理的数据量）和更低的延迟（即处理数据所需的时间）。为了达成这些目标，该系统采用了跨节点专家并行（Expert Parallelism，EP）的复杂架构。这种架构不仅提升了GPU矩阵计算的效率，还优化了整体系统性能。

专家并行（EP）的优势

批量大小扩展（Batch Size Scaling）：

作用：EP允许显著增加批量大小，这对于最大化GPU利用率和吞吐量至关重要。

解释：批量大小是指一次处理的数据量。通过增加批量大小，GPU可以更充分地利用其计算能力，从而提高吞吐量。

内存访问减少（Memory Access Reduction）：

作用：通过将专家分布在多个GPU上，每个GPU只处理一小部分专家，从而减少内存访问需求，降低延迟。

解释：内存访问是计算中的一个瓶颈。通过减少每个GPU的内存访问量，可以降低数据传输的时间，从而减少延迟。

专家并行（EP）的挑战

然而，EP的实现引入了一些复杂性，特别是在跨节点通信和不同数据并行（Data Parallelism，DP）实例之间的负载均衡方面。

跨节点通信（Cross-Node Communication）：

问题：EP需要在多个节点之间进行通信，这会增加系统的复杂性。

解释：跨节点通信是指不同节点之间的数据传输。这种通信可能会引入额外的延迟，影响系统性能。

负载均衡（Load Balancing）：

问题：需要在不同的DP实例之间进行有效的负载均衡，以防止某些GPU成为瓶颈。

解释：负载均衡是指合理分配计算任务，确保每个GPU的工作量大致相同，避免某些GPU过载而其他GPU闲置。