فایرفلای DeepSeek: آنچه باید بدانید

در حالی که DeepSeek به دلیل مدل‌های هوش مصنوعی قدرتمند خود مورد توجه قرار گرفته است، یک عنصر کلیدی در زیر سطح قرار دارد: فایرفلای، یک زیرساخت بلندپروازانه هوش مصنوعی-HPC بومی که آموزش مدل‌های تریلیون پارامتری را با بازدهی هزینه بی‌سابقه‌ای ممکن می‌سازد. آنچه این چارچوب طراحی مشترک نرم‌افزار-سخت‌افزار را حتی قابل توجه‌تر می‌کند، این است که DeepSeek این شاهکار زیرساختی را با تیمی کمتر از 300 کارمند به انجام رسانده است، که نشان‌دهنده تخصص فنی عمیق آنها در ساخت سیستمی بهینه‌سازی‌شده برای دسترسی به داده با سرعت بالا و محاسبات کارآمد است. این رویکرد اولویت‌دهی به زیرساخت، یک مزیت رقابتی قابل توجه را نشان می‌دهد، و نشان می‌دهد که چگونه سرمایه‌گذاری متمرکز در ستون فقرات محاسباتی می‌تواند نتایج بزرگی را در چشم‌انداز هوش مصنوعی که به سرعت در حال تکامل است، به همراه داشته باشد.

فایرفلای (FF) زیرساخت هوش مصنوعی-HPC با کارایی بالا و مقرون به صرفه DeepSeek است که به طور خاص برای آموزش و ارائه مدل‌های یادگیری عمیق و مدل‌های زبان بزرگ (LLM) در مقیاس طراحی شده است. این سیستم با ارائه قدرت محاسباتی بالا با دسترسی کارآمد به داده‌ها و ارتباطات بین GPU، آموزش مدل‌های یادگیری عمیق عظیم، از جمله LLMهای تریلیون پارامتری را امکان‌پذیر می‌سازد، در حالی که در مقایسه با راه حل‌های "برتر" اختصاصی مانند NVIDIA DGX، به عملکرد برتر با هزینه و مصرف انرژی به طور قابل توجهی کمتر دست می‌یابد. فایرفلای پایداری را برای کارهای آموزشی طولانی مدت تضمین می‌کند، برای حجم‌های کاری هوش مصنوعی با داده فشرده با الگوهای دسترسی تصادفی بهینه‌سازی می‌شود، و از حجم‌های کاری آموزشی و استنتاجی پشتیبانی می‌کند، و آن را به یک پلتفرم قوی و مقیاس‌پذیر تبدیل می‌کند که ارزش استثنایی در چشم‌انداز محاسبات هوش مصنوعی ارائه می‌دهد.

هدف اصلی FF فعال‌سازی آموزش کارآمد و مقیاس‌پذیر مدل‌های بزرگ هوش مصنوعی است. این هدف از طریق ارائه موارد زیر محقق می‌شود:

• قدرت محاسباتی بالا: استفاده از هزاران GPU برای تسریع وظایف محاسباتی فشرده یادگیری عمیق.
• دسترسی به داده با سرعت بالا: استفاده از یک سیستم فایل توزیع‌شده، متن‌باز و سفارشی (3FS) که برای الگوهای دسترسی تصادفی به داده که از ویژگی‌های آموزش هوش مصنوعی هستند، بهینه‌سازی شده است، و اطمینان حاصل می‌کند که بارگیری داده‌ها به یک گلوگاه تبدیل نمی‌شود.
• ارتباطات کارآمد بین GPU: گنجاندن یک کتابخانه ارتباطی تخصصی (HFReduce) برای بهینه‌سازی عملیات کاهش جمعی، به ویژه در محدودیت‌های خوشه‌های GPU مبتنی بر PCIe.
• مقیاس‌پذیری و پایداری: طراحی شده برای مقیاس‌بندی به ده‌ها هزار GPU، ارائه یک پلتفرم پایدار و قابل اعتماد برای کارهای آموزشی طولانی مدت که برای مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی ضروری است.
• صرفه جویی در هزینه و انرژی: دستیابی به عملکرد بالا با هزینه کل مالکیت به طور قابل توجهی کمتر و کاهش ردپای انرژی در مقایسه با راه حل‌های تجاری برتر مانند NVIDIA DGX-A100.
• مدیریت و سازماندهی جامع: شامل یک پلتفرم مدیریت خوشه (HAI Platform) برای زمان‌بندی، مدیریت منابع، تحمل خطا و نظارت، ساده‌سازی عملیات خوشه و اطمینان از استفاده بالای سیستم.

فایرفلای و Ray هر دو برای تسهیل محاسبات توزیع‌شده برای حجم‌های کاری هوش مصنوعی طراحی شده‌اند، اما در سطوح مختلف انتزاع عمل می‌کنند و جنبه‌های متمایز مسئله را هدف قرار می‌دهند. Ray یک چارچوب محاسبات توزیع‌شده سطح بالاتر و با هدف کلی است که یک API پایتون محور برای ساخت و مقیاس‌بندی طیف گسترده‌ای از برنامه‌های توزیع‌شده، از جمله وظایف هوش مصنوعی/ML مانند یادگیری تقویتی، تنظیم ابرپارامتر و ارائه مدل ارائه می‌دهد. این برنامه در موازات سازی وظایف، همزمانی مبتنی بر بازیگر برتری دارد و یک اکوسیستم غنی برای آموزش توزیع‌شده و توسعه برنامه در سراسر باطن‌ها و محیط‌های استقرار متنوع ارائه می‌دهد.

در مقابل، فایرفلای (FF) یک راه حل تخصصی و HPC محور است که در درجه اول بر بهینه‌سازی گلوگاه‌های ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌ها که ذاتی در آموزش هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ هستند، به ویژه یادگیری عمیق متمرکز است. FF حول سیستم فایل توزیع‌شده با کارایی بالا (3FS) و کتابخانه‌های ارتباطی با اتصال تنگاتنگ مانند HFReduce متمرکز است، با استفاده از فناوری‌هایی مانند RDMA و NVMe SSD برای ارائه دسترسی سریع، مقیاس‌پذیر و سازگار به مجموعه‌های داده عظیم ذخیره شده در فضای ذخیره‌سازی جدا شده، با بهینه‌سازی‌هایی مانند I/O ناهمزمان و فرمت‌های داده تخصصی برای به حداکثر رساندن توان عملیاتی بارگیری داده برای کارهای آموزشی فشرده GPU در خوشه‌های بزرگ.

در حالی که هر دو سیستم هدفشان افزایش کارایی گردش‌های کاری هوش مصنوعی است و در زمان‌بندی وظایف توزیع‌شده و مدیریت منابع همپوشانی دارند، FF بیشتر بر لایه داده و بهینه‌سازی‌های سبک HPC برای زیرساخت آموزش هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ متمرکز است، در حالی که Ray یک پلتفرم گسترده‌تر و انعطاف‌پذیرتر برای محاسبات توزیع‌شده عمومی و توسعه برنامه در پایتون ارائه می‌دهد، با طیف وسیع‌تری از موارد استفاده فراتر از چالش‌های I/O داده یادگیری عمیق.

smallpond Deepseek یک چارچوب پردازش داده تخصصی است که برای خطوط لوله آموزش هوش مصنوعی طراحی شده است. این سیستم از DuckDB برای ذخیره‌سازی داده بهینه شده و 3FS برای دسترسی به فایل با کارایی بالا استفاده می‌کند. نکته مهم این است که smallpond به Ray Core به عنوان زمان‌بندی کننده وظایف خود متکی است، که محاسبات توزیع‌شده و اجرای موازی وظایف را فعال می‌کند. این ادغام با Ray به smallpond اجازه می‌دهد تا حجم‌های کاری پردازش داده را به طور کارآمد در چندین گره و هسته توزیع کند، و مقیاس‌پذیری و عملکرد را برای تجزیه و تحلیل داده در مقیاس بزرگ و برنامه‌های یادگیری ماشین افزایش می‌دهد.

DeepSeek فایرفلای (FF) را به عنوان پاسخی به محدودیت‌های راه حل‌های زیرساخت هوش مصنوعی موجود توسعه داد، با هدف ایجاد یک پلتفرم مقرون به صرفه‌تر و کارآمدتر برای توسعه هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ. در اینجا محدودیت‌های کلیدی گزینه‌های فعلی و انگیزه‌های اصلی FF آورده شده است:

• خوشه‌های GPU تجاری (NVIDIA DGX-A100): عملکرد عالی اما به طرز گزافی گران و تشنه به قدرت
• ابررایانه‌های سنتی HPC: بهینه‌سازی شده برای محاسبات علمی به جای حجم‌های کاری هوش مصنوعی، فاقد ویژگی‌های خاص هوش مصنوعی لازم
• ارائه‌دهندگان خدمات ابری: انعطاف‌پذیر اما از نظر هزینه برای پروژه‌های آموزش هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ و بلندمدت گزاف
• سیستم‌های فایل HPC متعارف: برای الگوهای دسترسی تصادفی به داده هوش مصنوعی بهینه‌سازی نشده‌اند و گلوگاه‌های عملکردی ایجاد می‌کنند
• کاهش هزینه: طراحی شده برای ارائه عملکرد قابل مقایسه با کسری از هزینه راه حل‌های سنتی
• مقیاس‌پذیری: ساخته شده برای پشتیبانی از هزاران GPU در عین حفظ کارایی بالا
• بهینه‌سازی خاص هوش مصنوعی: متناسب با حجم‌های کاری یادگیری عمیق و الگوهای دسترسی تصادفی به داده
• بهره وری انرژی: دستیابی به تقریباً 40٪ مصرف انرژی کمتر در مقایسه با سیستم‌های DGX
• ادغام سخت‌افزار-نرم‌افزار: دارای سیستم فایل تخصصی و کتابخانه‌های ارتباطی بهینه شده برای آموزش هوش مصنوعی

فایرفلای، در حالی که نوآورانه و مقرون به صرفه برای زیرساخت هوش مصنوعی است، با چندین چالش فنی و عملیاتی روبرو است که متخصصان باید در نظر بگیرند. این محدودیت‌ها از محدودیت‌های سخت‌افزاری گرفته تا مسائل مقیاس‌پذیری در استقرارهای دنیای واقعی متغیر است.

• محدودیت‌های پهنای باند PCIe: پهنای باند درون گره‌ای پایین‌تر در مقایسه با GPUهای مبتنی بر SXM با NVLink، علی‌رغم بهینه‌سازی‌های نرم‌افزاری
• خرابی پل‌های NVLink: خطاهای Xid مکرر و مسائل مربوط به کانکتور هنگام پل زدن GPUهای PCIe
• تراکم شبکه: چالش‌ها در مدیریت ترافیک ترکیبی ذخیره‌سازی و محاسباتی در پارچه مشترک
• مدیریت پیچیده: تخصص عملیاتی قابل توجهی برای مدیریت هزاران GPU و اجرای آموزش چند هفته‌ای مورد نیاز است
• قابلیت اطمینان سخت‌افزار: فرکانس بالاتر خطاهای ECC حافظه و مسائل مربوط به GPU در مقیاس
• معماری تخصصی: سیستم بهینه شده برای حجم‌های کاری هوش مصنوعی، به طور بالقوه اثربخشی را برای برنامه‌های HPC سنتی محدود می‌کند

سیستم فایرفلای نشان می‌دهد که محاسبات با کارایی بالا برای هوش مصنوعی را می‌توان بدون هزینه‌های گزاف به دست آورد. این نوآوری پیامدهای قابل توجهی برای سازمان‌هایی که برنامه‌های هوش مصنوعی می‌سازند دارد و موارد استفاده عملی متعددی را در بخش‌های مختلف ارائه می‌دهد.

• دموکراتیزاسیون: زیرساخت هوش مصنوعی پیشرفته را برای طیف گسترده‌تری از سازمان‌ها از جمله استارت‌آپ‌ها و مؤسسات آکادمیک در دسترس قرار می‌دهد
• بهره وری هزینه: این تصور را به چالش می‌کشد که عملکرد هوش مصنوعی درجه یک نیاز به زیرساخت برتر از طریق سیستم‌های مبتنی بر PCIe بهینه‌سازی شده دارد
• ادغام سخت‌افزار-نرم‌افزار: ارزش طراحی یکپارچه و اینکه چگونه بهینه‌سازی‌های نرم‌افزاری می‌تواند بر محدودیت‌های سخت‌افزاری غلبه کند را نشان می‌دهد
• پایداری: ثابت می‌کند که زیرساخت هوش مصنوعی می‌تواند هم قدرتمند و هم از نظر مصرف انرژی کارآمد باشد و به نگرانی‌های مربوط به ردپای کربن رسیدگی کند
• نوآوری شبکه: همگرایی شبکه‌های ذخیره‌سازی و محاسباتی را در یک پارچه واحد ترویج می‌کند و بر طرح‌های آینده تأثیر می‌گذارد

موارد استفاده:

• آموزش LLM و مدل پایه: آموزش مقرون به صرفه مدل‌های پایه با میلیاردها پارامتر را فعال می‌کند
• مدل‌های Mixture-of-Experts: از آموزش مدل‌های محاسباتی پراکنده و شرطی با معماری نسل بعدی پشتیبانی می‌کند
• بینایی کامپیوتر: آموزش کارآمد مدل‌های دید بزرگ و سیستم‌های هوش مصنوعی چندوجهی
• استنتاج هوش مصنوعی: از استقرارهای استنتاج در مقیاس بزرگ از طریق ویژگی KVCache 3FS پشتیبانی می‌کند
• محیط‌های تحقیق و توسعه: تحقیقات هوش مصنوعی را بدون هزینه‌های زیرساختی گزاف تسریع می‌کند
• استقرار سازمانی: تحول هوش مصنوعی را با سرمایه‌گذاری‌های زیرساختی کنترل شده فعال می‌کند
• تنظیمات آکادمیک: آموزش هوش مصنوعی پیشرفته را برای مؤسسات آموزشی در دسترس قرار می‌دهد

DeepSeek از یک نقشه راه بلندپروازانه برای تکامل فایرفلای رونمایی کرده است که بر قابلیت‌های پیشرفته برای حجم‌های کاری هوش مصنوعی سخت‌گیرانه، به ویژه مدل‌های Mixture-of-Experts (MoE) و LLM در مقیاس تریلیون پارامتری متمرکز است. تحولات کلیدی زیر برنامه ریزی شده است:

• معماری MoE: معماری PCIe جدید بهینه شده برای مدل‌های Mixture-of-Experts با الگوهای ارتباطی تمام به تمام بهبود یافته
• نسبت GPU-NIC: حرکت به نسبت 1:1 GPU به کارت رابط شبکه برای افزایش کارایی پهنای باند شبکه
• طراحی شبکه: بررسی معماری‌های شبکه چند صفحه‌ای که از حداکثر 32768 GPU در یک خوشه واحد پشتیبانی می‌کنند
• پیاده‌سازی RoCE: ارزیابی RDMA over Converged Ethernet به عنوان جایگزینی مقرون به صرفه برای InfiniBand
• بهبود نرم‌افزار: بهبود HAI Platform برای اشتراک‌گذاری زمان بهتر و سیستم‌های ایست بازرسی سریع‌تر
• برنامه‌های منبع باز: با توجه به اینکه این شرکت اخیراً سیستم فایل فایرفلای (3FS) را منتشر کرده است، پیش‌بینی می‌کنم که سایر اجزای اکوسیستم فایرفلای ممکن است در آینده منبع باز شوند.
• بهینه‌سازی NVLink: بررسی استفاده بهبود یافته از پل‌های NVLink برای افزایش ارتباطات درون گره‌ای
• بهره وری انرژی: توسعه کنترل‌های آگاه از قدرت و بهینه‌سازی سیستم‌های خنک‌کننده برای عملکرد پایدار
• تمرکز تحقیق و توسعه: ادامه تحقیق در مورد معماری PCIe نسل بعدی و شبکه‌های چند صفحه‌ای
• استراتژی استقرار: پیاده‌سازی استقرار تدریجی معماری FF نسل بعدی برای پشتیبانی از نیازهای رو به رشد هوش مصنوعی