猫眼电影
猫眼电影记者 白玮 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
机器之心报道
编辑:Panda
昨天,DeepSeek 在 GitHub 上线了一个新的代码库:LPLB
项目地址:https://github.com/deepseek-ai/LPLB
没有发推文,也没有公众号更新,少有的几个技术博主分享的推文也关注不多。截至目前,该项目的 star 数量也还没超过 200。
但仔细一看,这个项目却似乎并不简单,值得新万博体育:关注。X 网友 gm8xx8 评论认为这表明 DeepSeek 正在解决正确性和吞吐量瓶颈问题,为下一版模型发布做准备。
项目简介
LPLB,全称Linear-Programming-Based Load Balancer,即基于线性规划的负载均衡器。
顾名思义,LPLB 是一个并行负载均衡器,它利用线性规划(Linear Programming)算法来优化 MoE(混合专家)模型中的专家并行工作负载分配。
具体来说,LPLB 通过以下三个步骤实现动态负载均衡:
动态重排序: 基于工作负载统计信息对专家进行重排序(Reordering)。构建副本: 结合静态拓扑结构构建专家副本(Replicas)。求解最优分配: 针对每个批次(Batch)的数据,求解最优的 Token 分配方案。
更具体而言,LPLB 的专家重排序过程由 EPLB 协助完成。而实时工作负载统计信息可以由用户提供、通过 torch.distributed 收集,或直接从 Deep-EP 缓冲区的内部通信器中获取。至于求解器,则使用了内置的 LP(线性规划)求解器,其实现了单 SM(Streaming Multiprocessor)内点法(IPM),并利用了 NVIDIA 的 cuSolverDx 和 cuBLASDx 库进行高效的线性代数运算。
如此一来,MoE 负载不均的问题可以得到有效解决,即在 MoE 模型中,某些「专家」可能比其他专家接收到新万博体育:的 Token,导致某些 GPU 忙碌而其他 GPU 空闲。
X 网友 big goose 指出这与英伟达的用于调度 SM (Streaming Multiprocessor,是英伟达 GPU 的核心计算单元) 的方案非常相似,只是将抽象提升到了 pipeline 层级。LPLB 强调「单 SM」,意味着它的求解过程非常轻量化,不会占用过多计算资源。
不过需要指出,LPLB 目前应该还未被用于生产流程。DeepSeek 在 Readme 文件中表示:「LPLB 目前处于早期研究阶段,性能改进情况仍在评估中。」
LPLB 的工作原理
LPLB 是在 EPLB(专家并行负载均衡器)基础上的扩展,旨在解决 MoE 训练中的动态负载不均衡问题。
EPLB vs. LPLB
EPLB: 主要处理静态不均衡(例如,由于数据分布特性,某些专家总是长期过载)。LPLB: 专注于处理动态波动(由训练过程中小批次数据的随机性引起的瞬时负载抖动)。
核心机制
冗余专家 (Redundant Experts): 每个冗余专家(副本)都链接到一个原始专家,从而在 GPU 之间形成连接边。边容量 (Edge Capacity): 一条边的容量定义为当前批次中分配给该冗余专家的 Token 数量,这决定了用于平衡负载的最大 Token 流量。LP 优化 (LP Optimization): LPLB 求解一个线性规划问题,在遵守边容量限制的前提下,沿着这些边重新分配 Token,以最小化专家并行(EP)组内的负载不均衡。
实现流程
首先通过 EPLB 选择需要复制的专家(仅重排序,此时未复制)。然后根据选定的 LPLB 拓扑结构,复制负载最重的专家。通信优化: 实时工作负载的同步使用 NVLINK 和 NVSHMEM 进行优化,替代了传统的 torch.distributed.allreduce,从而大幅降低通信开销。这正是需要预装 DeepEP 的原因。
局限性
尽管 LPLB 提供了动态优化,但目前仍存在一些局限:
忽略非线性计算成本: 当前的规划器仅平衡 Token 总数,未考虑分组矩阵乘法(Grouped GEMM)时间成本的非线性特征。这可能导致在某些情况下性能并非绝对最优。求解延迟: 求解器在节点内(intra-node)优化大约需要 100 ?s(跨节点时间更长)。对于非常小的 Batch Size,这个延迟可能不可忽略。极端不均衡情况: 在全局负载极端不均衡的情况下,LPLB 的表现可能不如 EPLB。这是因为 LPLB 在分配冗余专家时存在差异(LPLB 避免将多个副本分配给同一个原始专家)。
典型拓扑结构
LPLB 允许通过修改 r2o 矩阵来定义专家副本的分布方式。以下是几种典型的拓扑:
立方体 (Cube):在 GPU 子集上复制专家,形成带有对角边的立方体图。这要求每个 GPU 至少 2 个专家。适用场景: 适合在 8 GPU 的 EP 子组内进行平衡,且不会牺牲跨节点通信性能。超立方体 (Hypercube):类似于 Cube,但不包含对角边。这需要 16 个 GPU。适用场景: 适合跨 16 个 GPU 的专家并行。环面 (Torus):在同一节点内的邻居 GPU 上复制一个专家,在邻节点的 GPU 上复制另一个专家,形成环面图。其要求 每个 GPU 至少 2 个专家。优缺点: 对全局平衡有效,但由于涉及新万博体育:的节点内通信,效率通常低于 Cube。
结语
DeepSeek 开源的这个 LPLB 库,本质上是在试图解决大模型训练中「木桶效应」的问题,即训练速度往往取决于最慢(负载最重)的那个 GPU。
它的创新点在于引入了线性规划这一数学工具来实时计算最优分配,并利用底层的 NVSHMEM 技术来打破通信瓶颈。对于正在研究 MoE 架构训练加速的开发者来说,这是一个非常有价值的参考实现。
具体的安装和测试指南请访问原代码库。
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