Semaine Open Source DeepSeek : Un résumé complet

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La Semaine Open Source DeepSeek, qui s'est tenue du 24 au 28 février 2025, a marqué une étape importante dans la communauté de l'IA open source. L'initiative, menée par la startup chinoise d'IA DeepSeek, visait à démocratiser l'accès aux outils d'IA avancés et à favoriser la collaboration entre les développeurs et les chercheurs du monde entier. Pendant cinq jours, DeepSeek a publié cinq référentiels de pointe, chacun étant conçu pour relever des défis critiques dans le développement de l'IA. Vous trouverez ci-dessous un résumé détaillé de l'événement, de ses points forts et des référentiels mis à disposition.

Aperçu de la Semaine Open Source DeepSeek

L'événement a été annoncé le 21 février 2025, DeepSeek soulignant son engagement en faveur de la transparence et de l'innovation axée sur la communauté. L'entreprise a décrit l'initiative comme un moyen de partager des « blocs de construction modestes » de ses services en ligne, qui avaient été documentés, déployés et testés dans des environnements de production. Les publications visaient à accélérer le développement de l'IA en fournissant des outils qui améliorent l'efficacité computationnelle, l'optimisation des modèles et la gestion des données à grande échelle.

Les principaux objectifs de l'événement étaient les suivants :

Conseil de pro : boostez le développement de vos API

Bien que l'optimisation de l'accès aux données et du parallélisme soit cruciale pour le calcul haute performance, ne négligez pas l'importance du développement et des tests d'API efficaces dans votre flux de travail. Les innovations open source de DeepSeek, comme DualPipe et 3FS, offrent des gains de performances incroyables, mais l'intégration de celles-ci avec un outil d'API puissant peut encore rationaliser votre processus de développement.

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Jour 1 : FlashMLA

FlashMLA marque une percée significative dans l'optimisation des performances de l'IA, offrant un noyau de décodage très efficace adapté aux GPU NVIDIA Hopper. Son impact est évident sur plusieurs dimensions :

1. Optimisation des performances

• Tire parti de la bande passante mémoire de 3 000 Go/s et de la puissance de calcul de 580 TFLOPS des GPU Hopper pour les charges de travail d'IA à grande vitesse.
• Gère efficacement les séquences de longueur variable, minimisant les goulets d'étranglement des performances dans les applications d'IA.

2. Gestion avancée de la mémoire

• Met en œuvre la prise en charge de BF16 (Brain Float 16) pour réduire la surcharge de mémoire tout en conservant la précision computationnelle.
• Introduit un cache KV paginé (blocs de 64 blocs) pour une organisation des données simplifiée et un traitement plus rapide.

3. Collaboration open source

• Inspiré par des projets d'optimisation de l'IA de premier plan comme FlashAttention 2&3 et CUTLASS.
• Disponible sur GitHub, permettant aux développeurs de modifier, d'améliorer et de contribuer à son évolution continue.

4. Impact sur l'industrie

• Améliore les applications d'IA en temps réel dans les domaines de la santé, de la finance et des systèmes autonomes, où la vitesse et la précision sont essentielles.
• Soutient les petites équipes d'IA qui rivalisent avec les principaux acteurs technologiques en rendant l'infrastructure d'IA haute performance plus accessible.

Les capacités de pointe et la disponibilité open source de FlashMLA établissent une nouvelle référence en matière d'efficacité de l'IA, permettant le développement de modèles d'IA plus rapides, plus intelligents et plus évolutifs. Alors que la demande d'IA en temps réel continue de croître, FlashMLA est sur le point de devenir une technologie fondamentale dans l'infrastructure d'IA de nouvelle génération.

Jour 2 : DeepEP

DeepEP est une bibliothèque de communication spécialisée conçue pour surmonter les principaux défis de l'entraînement et de l'inférence des modèles Mixture of Experts (MoE). Contrairement aux bibliothèques typiques, elle s'attaque aux goulets d'étranglement critiques qui ont entravé l'évolutivité des architectures MoE, en se concentrant sur l'optimisation de la communication, la réduction de la latence et l'amélioration de l'utilisation des ressources GPU.

Principales caractéristiques et avantages :

Communication optimisée : DeepEP améliore la communication de tous à tous, assurant des interactions plus fluides et plus rapides au sein du système. Cette amélioration est cruciale pour augmenter l'évolutivité des modèles MoE, en particulier dans les applications à grande échelle.

Intégration transparente : DeepEP s'intègre sans effort avec des interconnexions à haut débit comme NVLink et RDMA. Cela permet une gestion efficace de la communication intranœuds et internœuds, ce qui est essentiel pour les applications en temps réel telles que :

• Simulations climatiques
• Modélisation financière
• Systèmes de recommandation à grande échelle : Dans ces domaines, même des retards mineurs peuvent avoir un impact significatif sur les résultats, ce qui fait de l'efficacité de DeepEP un atout crucial.

Approche à double noyau : DeepEP intègre une stratégie à double noyau :

• Noyau à haut débit pour l'entraînement
• Noyau à faible latence pour l'inférence
  Cette approche équilibrée garantit une vitesse maximale pour les tâches de traitement par lots et une latence minimale pour les applications d'IA en temps réel, telles que les chatbots et les systèmes autonomes.

Mémoire et efficacité computationnelle : La prise en charge native de la répartition FP8 optimise l'utilisation de la mémoire et améliore les performances computationnelles, ce qui permet aux modèles d'IA d'évoluer efficacement tout en maintenant les coûts gérables.

Accessibilité open source : En ouvrant DeepEP, DeepSeek démocratise l'accès à une technologie d'IA de pointe. Les petites équipes de recherche et les startups, qui n'ont souvent pas accès à des solutions propriétaires, peuvent désormais utiliser DeepEP pour créer des modèles d'IA puissants et évolutifs.

Encourager la collaboration : La nature open source favorise un environnement collaboratif, permettant aux développeurs du monde entier de contribuer, d'innover et d'améliorer les technologies d'IA existantes, accélérant ainsi le rythme des progrès de l'IA.

Que vous travailliez sur des modèles linguistiques de nouvelle génération, des simulations scientifiques ou des systèmes de prise de décision complexes, DeepEP est un outil révolutionnaire qui redéfinit les possibilités au sein de l'architecture MoE. En optimisant les défis fondamentaux de l'entraînement et de l'inférence des modèles MoE, DeepEP est véritablement un facteur de changement dans le développement de l'IA.

Jour 3 : DeepGEMM

La présentation de DeepGEMM par DeepSeek le jour 3 de la Semaine Open Source marque une étape importante dans le paysage de l'IA. Cette bibliothèque FP8 GEMM est conçue pour optimiser les aspects les plus critiques de l'entraînement et de l'inférence de l'IA, en s'attaquant aux goulets d'étranglement persistants et en ouvrant de nouveaux niveaux de performances et d'efficacité.

Principales caractéristiques de DeepGEMM :

1. Précision FP8 : efficacité sans compromis

• La prise en charge de FP8 est l'une des caractéristiques les plus remarquables de DeepGEMM, offrant une réduction significative de l'utilisation de la mémoire tout en augmentant la vitesse de calcul. Cela le rend idéal pour l'entraînement et l'inférence avec des modèles d'IA à grande échelle.
• Les développeurs bénéficient de temps d'entraînement plus rapides et d'une consommation de ressources plus faible, ce qui correspond à la tendance plus large de l'industrie vers des systèmes d'IA plus écoénergétiques.

2. Dépendances minimales et compilation JIT

• La bibliothèque est conçue dans un souci de simplicité, ne comprenant qu'environ 300 lignes de logique de base et des dépendances minimales, ce qui garantit une expérience légère et efficace.
• La compilation Just-In-Time (JIT) permet une optimisation en temps réel, offrant des performances maximales sans le gonflement des bibliothèques traditionnelles, offrant aux développeurs des outils puissants sans complexité inutile.

3. Polyvalence sur les architectures

• DeepGEMM est très polyvalent, prenant en charge à la fois les dispositions denses et deux dispositions Mixture of Experts (MoE). Cette flexibilité le rend adapté à une gamme d'architectures d'IA, des grands modèles linguistiques aux systèmes MoE.

4. Dépassement des noyaux optimisés par des experts

• DeepGEMM offre de meilleures performances que de nombreux noyaux optimisés par des experts sur la plupart des tailles de matrices. Ceci est particulièrement avantageux pour les développeurs qui travaillent sur des tâches gourmandes en calcul où la performance est cruciale.

La publication de DeepGEMM par DeepSeek est plus qu'une simple réussite technique : c'est une étape importante vers un avenir de l'IA plus collaboratif, efficace et puissant. Avec des performances FP8 pour des calculs plus rapides, une compilation JIT pour une optimisation en temps réel et une accessibilité open source, DeepGEMM offre les outils nécessaires aux développeurs d'IA pour repousser les limites de l'innovation.

Jour 4 : DualPipe : stratégies de parallélisme optimisées

La publication de DualPipe le jour 4 de la Semaine Open Source de DeepSeek marque une avancée essentielle dans le parallélisme des pipelines pour l'entraînement de modèles d'IA à grande échelle. En introduisant un algorithme de parallélisme de pipeline bidirectionnel, DualPipe surmonte le problème courant du temps d'inactivité du GPU pendant l'entraînement du modèle. Ceci est réalisé en chevauchant le calcul avec la communication, garantissant que les GPU restent actifs et réduisant considérablement les temps d'arrêt.

Principales caractéristiques :

1. Rationalisation du parallélisme des pipelines

Le parallélisme des pipelines traditionnel entraîne souvent des périodes d'inactivité du GPU et une utilisation inefficace des ressources. DualPipe surmonte ce problème en introduisant le parallélisme de pipeline bidirectionnel, permettant le chevauchement du calcul et de la communication. Cela garantit que les GPU restent occupés tout au long du processus, réduisant considérablement les temps d'arrêt et optimisant le flux de travail global.

2. Résolution des goulets d'étranglement de la communication inter-nœuds

Lors de l'entraînement de modèles volumineux sur plusieurs GPU, la communication inter-nœuds peut devenir un goulet d'étranglement important. DualPipe résout ce problème en parallélisant la communication avec le calcul, garantissant que les modèles comme DeepSeek-V3 et R1, ou les modèles MoE, fonctionnent de manière fluide et efficace.

3. Intégration avec EPLB pour l'équilibrage de la charge

En plus de DualPipe, DeepSeek a introduit EPLB (Expert-Parallel Load Balancer) pour les modèles Mixture-of-Experts (MoE). EPLB garantit une répartition équilibrée de la charge de travail sur les GPU, empêchant la sous-utilisation du GPU ou la surcharge dans les configurations MoE. En ajustant dynamiquement la distribution des experts, EPLB maximise le débit, réduit les goulets d'étranglement et augmente l'efficacité de l'entraînement.

4. Innovation open source pour tous

DualPipe et EPLB sont tous deux des outils open source, permettant aux développeurs du monde entier d'intégrer ces innovations dans leurs projets. Ce modèle d'accès ouvert favorise la collaboration et les améliorations axées sur la communauté, rendant ces outils accessibles aux petites équipes et aux développeurs indépendants qui pourraient autrement manquer de ressources pour de telles capacités avancées.

5. Permettre un développement plus rapide des modèles d'IA

Pour les développeurs, ces outils représentent une solution révolutionnaire qui réduit les temps d'entraînement de plusieurs mois à quelques semaines, voire quelques jours. Que vous travailliez sur des modèles linguistiques, des prédictions climatiques ou des simulations biologiques, DualPipe et EPLB garantissent que les défis computationnels de l'entraînement de modèles volumineux sont relevés avec plus de vitesse, d'évolutivité et d'efficacité.

6. Ouvrir la voie aux futurs progrès de l'IA

La suite d'outils de DeepSeek, comprenant DualPipe, EPLB, DeepGEMM et autres, forme un écosystème cohérent qui optimise chaque couche du pipeline d'IA, de l'architecture du modèle aux performances d'entraînement. En permettant un entraînement de modèles d'IA plus rapide et plus efficace, ces outils aident les développeurs à repousser les limites des applications d'IA dans des secteurs tels que la santé, la science du climat et la préservation des langues.

En fin de compte, DualPipe et EPLB sont plus que de simples solutions techniques ; ils représentent une nouvelle ère dans l'entraînement des modèles d'IA. En optimisant les aspects de parallélisme et d'équilibrage de la charge de l'entraînement à grande échelle, DeepSeek permet aux développeurs de progresser plus rapidement et plus efficacement dans le développement de l'IA. Ces innovations ne profitent pas seulement aux propres projets de DeepSeek, mais ont également le potentiel de générer des percées dans des secteurs allant de la santé à la science du climat.

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

La publication de 3FS par DeepSeek le jour 5 de la Semaine Open Source présente un outil transformateur pour les développeurs traitant des données à grande échelle. Voici pourquoi 3FS est sur le point de devenir une partie indispensable de votre boîte à outils :

1. Turbocharger l'accès aux données

À la base, 3FS est un système de fichiers parallèle haute performance conçu pour gérer des ensembles de données massifs à des vitesses inégalées. Contrairement aux systèmes de fichiers traditionnels qui peuvent devenir des goulets d'étranglement, 3FS distribue les données sur plusieurs nœuds, permettant un accès simultané et réduisant considérablement la latence. Il en résulte une récupération des données plus rapide, ce qui permet un entraînement de l'IA plus fluide, un traitement des données volumineuses et d'autres applications gourmandes en données.

2. Optimisé pour le matériel moderne

Conçu pour maximiser les performances du matériel de pointe, 3FS tire pleinement parti des SSD pour des vitesses de lecture/écriture plus rapides et des réseaux RDMA pour une latence réduite. Cette combinaison garantit que le système fonctionne au mieux de ses capacités, même avec des ensembles de données massifs, ce qui en fait une solution idéale pour l'entraînement de modèles d'IA, l'analyse de données volumineuses et d'autres tâches de calcul haute performance.

3. Performances évolutives

Dans les configurations de clusters multi-nœuds, 3FS brille par sa synchronisation transparente, permettant un accès efficace aux données sur les nœuds. Avec des vitesses de lecture de référence atteignant jusqu'à 6,6 Tio/s dans un cluster de 180 nœuds, 3FS établit une nouvelle norme en matière de débit de données, ce qui lui permet de gérer les charges de travail les plus exigeantes avec facilité.

4. Accélérer les flux de travail d'IA et de données volumineuses

Pour les développeurs, 3FS offre des avantages significatifs :

• Entraînement de l'IA plus rapide : En améliorant les vitesses d'accès aux données, 3FS permet de réduire les temps d'entraînement, ce qui permet une expérimentation plus rapide et des itérations de modèles plus rapides.
• Traitement efficace des données volumineuses : Grâce à son débit élevé, 3FS garantit que les pipelines de données pour les simulations, le traitement des journaux et l'analyse fonctionnent efficacement, ce qui conduit à des informations plus rapides et à une meilleure utilisation des ressources.
• Efficacité matérielle : En maximisant les performances matérielles, 3FS permet de réduire les coûts, ce qui permet d'obtenir de meilleurs résultats avec moins de ressources.

5. Open source et personnalisable

Étant open source, 3FS offre aux développeurs la flexibilité de le personnaliser pour leurs besoins uniques, d'optimiser les performances et de contribuer à son évolution. Cette approche communautaire ouverte favorise l'innovation, permettant aux développeurs d'adapter le système à leurs projets et de l'améliorer en collaboration.

3FS est un outil révolutionnaire qui suralimente l'accès aux données pour les applications d'IA et de données volumineuses. Son architecture de système de fichiers parallèle, optimisée pour le matériel moderne, en fait un atout clé pour les développeurs qui cherchent à rationaliser les flux de travail, à accélérer l'entraînement de l'IA et à traiter efficacement de vastes quantités de données. Avec l'avantage supplémentaire d'être open source, 3FS offre une plateforme collaborative permettant aux développeurs d'innover et d'optimiser leurs systèmes. Que vous travailliez avec de grands modèles d'IA ou des pipelines de données complexes, 3FS est le booster de performances dont vous avez besoin pour faire passer vos projets au niveau supérieur.

Jour 6 : Encore une chose – Système d'inférence DeepSeek-V3/R1

Le dernier jour de la Semaine Open Source DeepSeek a présenté un aperçu complet du système d'inférence DeepSeek-V3/R1, une solution de pointe conçue pour optimiser le débit et la latence pour les tâches d'inférence d'IA à grande échelle. Ce système exploite le parallélisme d'experts (EP) inter-nœuds pour mettre à l'échelle les tailles de lots, améliorer l'efficacité du GPU et réduire les demandes d'accès à la mémoire, en atteignant les doubles objectifs d'un débit plus élevé et d'une latence plus faible.

Quoi de neuf avec la conception de Deepseek

Le système d'inférence DeepSeek-V3/R1 utilise le parallélisme EP inter-nœuds à grande échelle pour gérer la forte sparsité des modèles avec de nombreux experts (par exemple, seuls 8 des 256 experts par couche sont activés). Le système utilise des stratégies de parallélisme distinctes pendant les phases de préremplissage et de décodage :

Phase de préremplissage : EP32 d'experts routés avec DP32 d'experts partagés sur 4 nœuds.

Phase de décodage : EP144 d'experts routés avec DP144 d'experts partagés sur 18 nœuds.

Une stratégie de chevauchement à double lot masque la latence de communication en divisant les requêtes en deux micro-lots. Pendant le préremplissage, la communication d'un micro-lot est chevauchée avec le calcul de l'autre.

Pendant le décodage, un pipeline à 5 étapes subdivise la couche d'attention en deux étapes, assurant un chevauchement transparent de la communication et du calcul.

Mécanismes d'équilibrage de la charge :

• Équilibreur de charge de préremplissage : Équilibre le calcul de l'attention de base et répartit les charges d'envoi sur les GPU.
• Équilibreur de charge de décodage : Égalise l'utilisation de KVCache et le nombre de requêtes par GPU.
• Équilibreur de charge parallèle d'experts : Répartit uniformément les charges de travail computationnelles des experts sur les GPU afin de minimiser les goulets d'étranglement.

Analyse des coûts et des revenus

L'occupation maximale des nœuds a atteint 278 nœuds, avec une occupation moyenne de 226,75 nœuds (8 GPU par nœud).

Coût opérationnel quotidien : 87 072 $ (basé sur 2 $/heure par GPU H800).

Revenu quotidien théorique : 562 027 $ basé sur la tarification DeepSeek-R1.

Marge bénéficiaire : Un impressionnant 545 %, bien que les revenus réels soient inférieurs en raison des services gratuits, des remises et des prix plus bas pour DeepSeek-V3.

Les principes de conception et les optimisations innovants du système en font une solution de pointe pour les tâches d'inférence d'IA à grande échelle, établissant des références en matière d'efficacité et d'évolutivité.

Conclusion

La Semaine Open Source DeepSeek s'est conclue par la présentation du système d'inférence DeepSeek-V3/R1, un témoignage de l'engagement de l