DeepSeek Open Source Woche: Eine vollständige Zusammenfassung

Die DeepSeek Open Source Week, die vom 24. bis 28. Februar 2025 stattfand, markierte einen bedeutenden Meilenstein in der Open-Source-KI-Community. Die Initiative, angeführt vom chinesischen KI-Startup DeepSeek, zielte darauf ab, den Zugang zu fortschrittlichen KI-Tools zu demokratisieren und die Zusammenarbeit zwischen Entwicklern und Forschern weltweit zu fördern. Über fünf Tage hinweg veröffentlichte DeepSeek fünf hochmoderne Repositories, die jeweils darauf ausgelegt waren, kritische Herausforderungen in der KI-Entwicklung zu bewältigen. Im Folgenden finden Sie eine detaillierte Zusammenfassung der Veranstaltung, ihrer Highlights und der verfügbaren Repositories.

Überblick über die DeepSeek Open Source Week

Die Veranstaltung wurde am 21. Februar 2025 angekündigt, wobei DeepSeek sein Engagement für Transparenz und gemeinschaftsgetriebene Innovation betonte. Das Unternehmen beschrieb die Initiative als eine Möglichkeit, "bescheidene Bausteine" ihrer Online-Dienste zu teilen, die in Produktionsumgebungen dokumentiert, eingesetzt und getestet worden waren. Die Veröffentlichungen zielten darauf ab, die KI-Entwicklung zu beschleunigen, indem Tools bereitgestellt wurden, die die Recheneffizienz, die Modelloptimierung und die Verarbeitung großer Datenmengen verbessern.

Zu den wichtigsten Zielen der Veranstaltung gehörten:

Pro Tip: Supercharge Your API Development

Während die Optimierung des Datenzugriffs und der Parallelität für Hochleistungsrechnen entscheidend ist, sollten Sie die Bedeutung einer effizienten API-Entwicklung und -Tests in Ihrem Workflow nicht übersehen. DeepSeeks Open-Source-Innovationen wie DualPipe und 3FS bieten unglaubliche Leistungsschübe, aber die Integration dieser mit einem leistungsstarken API-Tool kann Ihren Entwicklungsprozess weiter rationalisieren.

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Tag 1: FlashMLA

FlashMLA markiert einen bedeutenden Durchbruch in der KI-Leistungsoptimierung und bietet einen hocheffizienten Dekodier-Kernel, der auf NVIDIA Hopper GPUs zugeschnitten ist. Seine Auswirkungen sind in mehreren Dimensionen erkennbar:

1. Leistungsoptimierung

• Nutzt die 3000 GB/s Speicherbandbreite und die 580 TFLOPS Rechenleistung der Hopper-GPUs für KI-Workloads mit hoher Geschwindigkeit.
• Verarbeitet Sequenzen variabler Länge effizient und minimiert Leistungsengpässe in KI-Anwendungen.

2. Erweiterte Speicherverwaltung

• Implementiert BF16-Unterstützung (Brain Float 16), um den Speicheraufwand zu reduzieren und gleichzeitig die Rechengenauigkeit beizubehalten.
• Führt einen Paged-KV-Cache (64-Block-Chunks) für eine optimierte Datenorganisation und schnellere Verarbeitung ein.

3. Open-Source-Zusammenarbeit

• Inspiriert von führenden KI-Optimierungsprojekten wie FlashAttention 2&3 und CUTLASS.
• Verfügbar auf GitHub, so dass Entwickler es modifizieren, erweitern und zu seiner Weiterentwicklung beitragen können.

4. Branchenauswirkungen

• Verbessert KI-Echtzeitanwendungen in den Bereichen Gesundheitswesen, Finanzen und autonome Systeme, wo Geschwindigkeit und Präzision entscheidend sind.
• Unterstützt kleinere KI-Teams im Wettbewerb mit großen Technologieunternehmen, indem es die Hochleistungs-KI-Infrastruktur zugänglicher macht.

FlashMLAs bahnbrechende Fähigkeiten und die Open-Source-Verfügbarkeit setzen einen neuen Maßstab für KI-Effizienz und ermöglichen die Entwicklung von schnelleren, intelligenteren und skalierbareren KI-Modellen. Da die Nachfrage nach Echtzeit-KI weiter wächst, wird FlashMLA zu einer Schlüsseltechnologie in der KI-Infrastruktur der nächsten Generation.

Tag 2: DeepEP

DeepEP ist eine spezielle Kommunikationsbibliothek, die entwickelt wurde, um die wichtigsten Herausforderungen bei der Schulung und Inferenz von Mixture-of-Experts (MoE)-Modellen zu bewältigen. Im Gegensatz zu typischen Bibliotheken befasst sie sich mit kritischen Engpässen, die die Skalierbarkeit von MoE-Architekturen behindert haben, und konzentriert sich auf die Optimierung der Kommunikation, die Reduzierung der Latenz und die Verbesserung der GPU-Ressourcenauslastung.

Hauptmerkmale und Vorteile:

Optimierte Kommunikation: DeepEP verbessert die All-to-All-Kommunikation und sorgt so für reibungslosere, schnellere Interaktionen innerhalb des Systems. Diese Verbesserung ist entscheidend für die Erhöhung der Skalierbarkeit von MoE-Modellen, insbesondere in groß angelegten Anwendungen.

Nahtlose Integration: DeepEP lässt sich mühelos in Hochgeschwindigkeitsverbindungen wie NVLink und RDMA integrieren. Dies ermöglicht die effiziente Handhabung sowohl der Intranode- als auch der Internode-Kommunikation, was für Echtzeitanwendungen wie:

• Klimasimulationen
• Finanzmodellierung
• Groß angelegte Empfehlungssysteme: In diesen Bereichen können selbst geringfügige Verzögerungen die Ergebnisse erheblich beeinträchtigen, was die Effizienz von DeepEP zu einem entscheidenden Vorteil macht.

Dual-Kernel-Ansatz: DeepEP integriert eine Dual-Kernel-Strategie:

• High-Throughput-Kernel für das Training
• Low-Latency-Kernel für die Inferenz
  Dieser ausgewogene Ansatz gewährleistet maximale Geschwindigkeit für Batch-Processing-Aufgaben und minimale Latenz für KI-Echtzeitanwendungen wie Chatbots und autonome Systeme.

Speicher- und Recheneffizienz: Die native FP8-Dispatch-Unterstützung optimiert die Speichernutzung und steigert die Rechenleistung, wodurch KI-Modelle effektiv skaliert werden können, während die Kosten überschaubar bleiben.

Open-Source-Zugänglichkeit: Durch die Open-Sourcing von DeepEP demokratisiert DeepSeek den Zugang zu modernster KI-Technologie. Kleine Forschungsteams und Startups, denen oft der Zugang zu proprietären Lösungen fehlt, können DeepEP nun nutzen, um leistungsstarke, skalierbare KI-Modelle zu erstellen.

Förderung der Zusammenarbeit: Die Open-Source-Natur fördert eine kollaborative Umgebung, in der Entwickler weltweit zu bestehenden KI-Technologien beitragen, Innovationen entwickeln und diese verbessern können, wodurch das Tempo der KI-Fortschritte beschleunigt wird.

Ob bei der Arbeit an Sprachmodellen der nächsten Generation, wissenschaftlichen Simulationen oder komplizierten Entscheidungssystemen, DeepEP ist ein bahnbrechendes Tool, das die Möglichkeiten innerhalb der MoE-Architektur neu definiert. Durch die Optimierung der Kernherausforderungen des MoE-Modelltrainings und der Inferenz ist DeepEP ein echter Game-Changer in der KI-Entwicklung.

Tag 3: DeepGEMM

DeepSeeks Vorstellung von DeepGEMM am Tag 3 der Open Source Week markiert einen bedeutenden Meilenstein in der KI-Landschaft. Diese FP8-GEMM-Bibliothek wurde entwickelt, um die wichtigsten Aspekte des KI-Trainings und der Inferenz zu optimieren, hartnäckige Engpässe zu beseitigen und neue Leistungs- und Effizienzniveaus zu erschließen.

Hauptmerkmale von DeepGEMM:

1. FP8-Präzision: Effizienz ohne Kompromisse

• FP8-Unterstützung ist eines der herausragenden Merkmale von DeepGEMM und bietet eine erhebliche Reduzierung des Speicherverbrauchs bei gleichzeitiger Steigerung der Rechengeschwindigkeit. Dies macht es ideal für das Training und die Inferenz mit groß angelegten KI-Modellen.
• Entwickler profitieren von schnelleren Trainingszeiten und einem geringeren Ressourcenverbrauch, was mit dem breiteren Branchentrend hin zu energieeffizienteren KI-Systemen übereinstimmt.

2. Minimale Abhängigkeiten und JIT-Kompilierung

• Die Bibliothek ist mit Einfachheit im Hinterkopf konzipiert und besteht aus nur etwa 300 Zeilen Kernlogik und minimalen Abhängigkeiten, was ein leichtes und effizientes Erlebnis gewährleistet.
• Die Just-In-Time (JIT)-Kompilierung ermöglicht eine Echtzeitoptimierung und liefert Spitzenleistung ohne die Aufblähung herkömmlicher Bibliotheken, wodurch Entwicklern leistungsstarke Tools ohne unnötige Komplexität geboten werden.

3. Vielseitigkeit über Architekturen hinweg

• DeepGEMM ist sehr vielseitig und unterstützt sowohl dichte Layouts als auch zwei Mixture-of-Experts (MoE)-Layouts. Diese Flexibilität macht es für eine Reihe von KI-Architekturen geeignet, von großen Sprachmodellen bis hin zu MoE-Systemen.

4. Übertrifft Experten-abgestimmte Kernel

• DeepGEMM liefert bessere Leistung als viele Experten-abgestimmte Kernel über die meisten Matrixgrößen hinweg. Dies ist besonders vorteilhaft für Entwickler, die an rechenintensiven Aufgaben arbeiten, bei denen die Leistung entscheidend ist.

DeepSeeks Veröffentlichung von DeepGEMM ist mehr als nur eine technische Leistung – sie ist ein wichtiger Schritt in Richtung einer kooperativeren, effizienteren und leistungsfähigeren KI-Zukunft. Mit FP8-Leistung für schnellere Berechnungen, JIT-Kompilierung für Echtzeitoptimierung und Open-Source-Zugänglichkeit bietet DeepGEMM die Werkzeuge, die KI-Entwickler benötigen, um die Grenzen der Innovation zu erweitern.

Tag 4: DualPipe: Optimized Parallelism Strategies

Die Veröffentlichung von DualPipe am Tag 4 der DeepSeek Open Source Week markiert einen entscheidenden Fortschritt in der Pipeline-Parallelität für das Training von KI-Modellen im großen Maßstab. Durch die Einführung eines bidirektionalen Pipeline-Parallelitätsalgorithmus überwindet DualPipe das häufige Problem der Leerlaufzeit der GPU während des Modelltrainings. Dies wird durch die Überlappung von Berechnung und Kommunikation erreicht, wodurch sichergestellt wird, dass GPUs aktiv bleiben und die Ausfallzeiten erheblich reduziert werden.

Hauptmerkmale:

1. Optimierung der Pipeline-Parallelität

Traditionelle Pipeline-Parallelität führt oft zu Leerlaufzeiten der GPU und ineffizienter Ressourcenausnutzung. DualPipe überwindet dies, indem es die bidirektionale Pipeline-Parallelität einführt, die die Überlappung von Berechnung und Kommunikation ermöglicht. Dies stellt sicher, dass GPUs während des gesamten Prozesses ausgelastet bleiben, wodurch die Ausfallzeiten drastisch reduziert und der Gesamt-Workflow optimiert wird.

2. Behebung von Kommunikationsengpässen zwischen Knoten

Beim Trainieren großer Modelle über mehrere GPUs hinweg kann die Kommunikation zwischen Knoten zu einem erheblichen Engpass werden. DualPipe geht dies an, indem es die Kommunikation mit der Berechnung parallelisiert und sicherstellt, dass Modelle wie DeepSeek-V3 und R1 oder MoE-Modelle reibungslos und effizient ausgeführt werden.

3. Integration mit EPLB für Load Balancing

Zusätzlich zu DualPipe stellte DeepSeek EPLB (Expert-Parallel Load Balancer) für Mixture-of-Experts (MoE)-Modelle vor. EPLB sorgt für eine ausgewogene Arbeitslastverteilung über GPUs hinweg und verhindert so eine GPU-Unterauslastung oder Überlastung in MoE-Setups. Durch die dynamische Anpassung der Expertenverteilung maximiert EPLB den Durchsatz, reduziert Engpässe und erhöht die Trainingseffizienz.

4. Open-Source-Innovation für alle

DualPipe und EPLB sind beides Open-Source-Tools, die es Entwicklern auf der ganzen Welt ermöglichen, diese Innovationen in ihre Projekte zu integrieren. Dieses Open-Access-Modell fördert die Zusammenarbeit und gemeinschaftsgetriebene Verbesserungen und macht diese Tools für kleinere Teams und unabhängige Entwickler verfügbar, denen andernfalls möglicherweise die Ressourcen für solch fortschrittliche Fähigkeiten fehlen.

5. Ermöglichung einer schnelleren KI-Modellentwicklung

Für Entwickler stellen diese Tools eine bahnbrechende Lösung dar, die die Trainingszeiten von Monaten auf Wochen oder sogar Tage verkürzt. Unabhängig davon, ob Sie an Sprachmodellen, Klimavorhersagen oder biologischen Simulationen arbeiten, stellen DualPipe und EPLB sicher, dass die Rechenherausforderungen beim Training großer Modelle mit größerer Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Effizienz gemeistert werden.

6. Wegbereiter für zukünftige KI-Fortschritte

DeepSeeks Tool-Suite – einschließlich DualPipe, EPLB, DeepGEMM und anderer – bildet ein zusammenhängendes Ökosystem, das jede Ebene der KI-Pipeline optimiert, von der Modellarchitektur bis zur Trainingsleistung. Durch die Ermöglichung eines schnelleren und effizienteren KI-Modelltrainings helfen diese Tools Entwicklern, die Grenzen der KI-Anwendungen in Branchen wie Gesundheitswesen, Klimawissenschaft und Spracherhaltung zu erweitern.

Letztendlich sind DualPipe und EPLB mehr als nur technische Lösungen; sie stehen für eine neue Ära im KI-Modelltraining. Durch die Optimierung der Parallelitäts- und Load-Balancing-Aspekte des groß angelegten Trainings befähigt DeepSeek Entwickler, schnellere und effizientere Fortschritte in der KI-Entwicklung zu erzielen. Diese Innovationen kommen nicht nur DeepSeeks eigenen Projekten zugute, sondern haben auch das Potenzial, Durchbrüche in Branchen wie dem Gesundheitswesen und der Klimawissenschaft voranzutreiben.

Tag 5: Fire-Flyer File System (3FS)

DeepSeeks Veröffentlichung von 3FS am Tag 5 der Open Source Week stellt ein transformatives Tool für Entwickler vor, die mit großen Datenmengen arbeiten. Hier ist der Grund, warum 3FS zu einem unverzichtbaren Bestandteil Ihres Toolkits werden soll:

1. Turboaufladung des Datenzugriffs

Im Kern ist 3FS ein Hochleistungs-Parallel-Dateisystem, das für die Verarbeitung riesiger Datensätze mit beispiellosen Geschwindigkeiten entwickelt wurde. Im Gegensatz zu herkömmlichen Dateisystemen, die zu Engpässen werden können, verteilt 3FS Daten über mehrere Knoten und ermöglicht so den gleichzeitigen Zugriff und reduziert die Latenz drastisch. Dies führt zu einem schnelleren Datenabruf und ermöglicht ein reibungsloseres KI-Training, die Verarbeitung großer Datenmengen und andere datenintensive Anwendungen.

2. Optimiert für moderne Hardware

3FS wurde entwickelt, um die Leistung modernster Hardware zu maximieren, und nutzt SSDs für schnellere Lese-/Schreibgeschwindigkeiten und RDMA-Netzwerke für geringere Latenzzeiten voll aus. Diese Kombination stellt sicher, dass das System auch bei riesigen Datensätzen seine beste Leistung erbringt, was es zu einer idealen Lösung für das KI-Modelltraining, Big-Data-Analysen und andere Hochleistungs-Computing-Aufgaben macht.

3. Skalierbare Leistung

In Multi-Node-Cluster-Setups glänzt 3FS mit seiner nahtlosen Synchronisierung, die einen effizienten Datenzugriff über Knoten hinweg ermöglicht. Mit Benchmark-Lesegeschwindigkeiten von bis zu 6,6 TiB/s in einem 180-Knoten-Cluster setzt 3FS einen neuen Standard für den Datendurchsatz und ist in der Lage, die anspruchsvollsten Workloads mit Leichtigkeit zu bewältigen.

4. Beschleunigung von KI- und Big-Data-Workflows

Für Entwickler bietet 3FS erhebliche Vorteile:

• Schnelleres KI-Training: Durch die Verbesserung der Datenzugriffsgeschwindigkeiten trägt 3FS dazu bei, die Trainingszeiten zu verkürzen, was schnellere Experimente und schnellere Modelliterationen ermöglicht.
• Effiziente Big-Data-Verarbeitung: Mit seinem hohen Durchsatz stellt 3FS sicher, dass Datenpipelines für Simulationen, Protokollverarbeitung und -analyse effizient ausgeführt werden, was zu schnelleren Erkenntnissen und einer verbesserten Ressourcenauslastung führt.
• Hardware-Effizienz: Durch die Maximierung der Hardwareleistung trägt 3FS dazu bei, die Kosten zu senken und möglicherweise bessere Ergebnisse mit weniger Ressourcen zu erzielen.

5. Open Source und anpassbar

Als Open Source bietet 3FS Entwicklern die Flexibilität, es an ihre individuellen Bedürfnisse anzupassen, die Leistung zu optimieren und zu seiner Weiterentwicklung beizutragen. Dieser offene, gemeinschaftsgetriebene Ansatz fördert Innovationen und ermöglicht es Entwicklern, das System an ihre Projekte anzupassen und es gemeinsam zu verbessern.

3FS ist ein bahnbrechendes Tool, das den Datenzugriff für KI- und Big-Data-Anwendungen auflädt. Seine Parallel-Dateisystemarchitektur, optimiert für moderne Hardware, macht es zu einem wichtigen Vorteil für Entwickler, die Workflows optimieren, das KI-Training beschleunigen und große Datenmengen effizient verarbeiten möchten. Mit dem zusätzlichen Vorteil, Open Source zu sein, bietet 3FS eine kollaborative Plattform für Entwickler, um ihre Systeme zu innovieren und zu optimieren. Egal, ob Sie mit großen KI-Modellen oder komplexen Datenpipelines arbeiten, 3FS ist der Leistungsverstärker, den Sie benötigen, um Ihre Projekte auf die nächste Stufe zu heben.

Tag 6: One More Thing – DeepSeek-V3/R1 Inference System

Am letzten Tag der DeepSeek Open Source Week wurde ein umfassender Überblick über das DeepSeek-V3/R1 Inference System vorgestellt, eine hochmoderne Lösung zur Optimierung des Durchsatzes und der Latenz für groß angelegte KI-Inferenzaufgaben. Dieses System nutzt Cross-Node Expert Parallelism (EP), um Batchgrößen zu skalieren, die GPU-Effizienz zu verbessern und den Speicherzugriffsbedarf zu reduzieren, wodurch die doppelten Ziele eines höheren Durchsatzes und einer geringeren Latenzzeit erreicht werden.

Was ist neu am Design von Deepseek?

Das DeepSeek-V3/R1 Inference System verwendet groß angelegtes Cross-Node EP, um die hohe Sparsität von Modellen mit zahlreichen Experten zu bewältigen (z. B. werden nur 8 von 256 Experten pro Schicht aktiviert). Das System verwendet unterschiedliche Parallelitätsstrategien während der Prefilling- und Decoding-Phasen:

Prefilling-Phase: Geroutetes Expert EP32 mit Shared Expert DP32 über 4 Knoten.

Decoding-Phase: Geroutetes Expert EP144 mit Shared Expert DP144 über 18 Knoten.

Eine Dual-Batch-Overlap-Strategie verbirgt die Kommunikationslatenz, indem Anfragen in zwei Microbatches aufgeteilt werden. Während des Prefilling wird die Kommunikation für einen Microbatch mit der Berechnung für den anderen überlappt.

Während des Decodierens unterteilt eine 5-stufige Pipeline die Attention-Schicht in zwei Schritte und gewährleistet so eine nahtlose Überlappung von Kommunikation und Berechnung.

Load-Balancing-Mechanismen:

• Prefill Load Balancer: Gleicht die Kern-Attention-Berechnung und die Dispatch-Send-Lasten über GPUs aus.
• Decode Load Balancer: Gleicht die KVCache-Nutzung und die Anforderungsanzahl pro GPU aus.
• Expert-Parallel Load Balancer: Verteilt die Experten-Rechenlasten gleichmäßig auf die GPUs, um Engpässe zu minimieren.

Kosten- und Umsatzanalyse

Die Spitzenauslastung der Knoten erreichte 278 Knoten mit einer durchschnittlichen Auslastung von 226,75 Knoten (8 GPUs pro Knoten).

Tägliche Betriebskosten: 87.072 $ (basierend auf 2 $/Stunde pro H800 GPU).

Theoretischer Tagesumsatz: 562.027 $ basierend auf der DeepSeek-R1-Preisgestaltung.

Gewinnspanne: Beeindruckende 545 %, obwohl der tatsächliche Umsatz aufgrund kostenloser Dienste, Rabatte und niedrigerer Preise für DeepSeek-V3 geringer ist.

Die innovativen Designprinzipien und Optimierungen des Systems machen es zu einer hochmodernen Lösung für groß angelegte KI-Inferenzaufgaben und setzen Maßstäbe in Bezug auf Effizienz und Skalierbarkeit.

Fazit

Die DeepSeek Open Source Week endete mit der Vorstellung des DeepSeek-V3/R1 Inference Systems, ein Beweis für das Engagement des Unternehmens zur Weiterentwicklung der KI-Infrastruktur. Durch die Open-Sourcing dieser Repositories hat DeepSeek nicht nur Entwickler befähigt, sondern auch neue Maßstäbe in Bezug auf KI-Effizienz, Skalierbarkeit und Zugänglichkeit gesetzt. Diese Initiative hat die KI-Community nachhaltig beeinflusst und die Zusammenarbeit und Innovation in beispiellosem Umfang gefördert.