

Deepseek Infraにおけるプロファイリングデータ
紹介 :
DeepSeek Profile Dataは、深層学習フレームワークの性能分析に特化したプロジェクトです。PyTorch Profilerを使用して訓練と推論フレームワークの性能データを収集し、研究者や開発者が計算と通信のオーバーラップ戦略および低レベルの実装の詳細をより深く理解するのに役立ちます。これらのデータは大規模な分散型訓練と推論タスクの最適化に不可欠であり、システムの効率と性能を大幅に向上させることができます。このプロジェクトは、DeepSeekチームによる深層学習インフラストラクチャ分野における重要な貢献であり、効率的な計算戦略の探求を促進することを目的としています。
ターゲットユーザー :
この製品は、主に深層学習研究者、分散システム開発者、そして高性能計算と通信戦略に関心のある学術界および産業界の人々を対象としています。詳細な性能分析データを提供することで、モデルの訓練と推論プロセスの最適化、システム全体の効率向上を支援します。
使用シナリオ
研究者はこのデータを使用して、大規模な事前学習モデルの分散型訓練戦略を最適化できます。
開発者はこのデータを参照して、推論フレームワークにおける通信と計算効率を改善できます。
学術チームはこのデータに基づいて、新しい混合専門家モデルのルーティング戦略を研究できます。
製品特徴
訓練と推論フェーズの性能分析データを提供し、モデルの訓練と推論効率の最適化を支援します。
ChromeまたはEdgeブラウザのtracingツールを使用して、性能分析結果を視覚的に表示します。
バランスのとれたMoEルーティング戦略をシミュレートし、混合専門家モデルの性能分析ベンチマークを提供します。
DualPipeフレームワークにおける順伝播と逆伝播のオーバーラップ戦略を示し、並列計算効率を向上させます。
プリフェッチとデコードフェーズの性能分析を提供し、大規模な推論タスクの通信と計算戦略を最適化します。
使用チュートリアル
1. プロジェクトホームページにアクセスし、訓練と推論フェーズの性能分析データファイルをダウンロードします。
2. ChromeまたはEdgeブラウザを開き、chrome://tracingまたはedge://tracingと入力して性能分析ツールにアクセスします。
3. ダウンロードした性能分析データファイルをロードし、詳細な性能分析結果を確認します。
4. 分析結果に基づいて、モデルの訓練と推論戦略を最適化し、通信と計算のオーバーラップ方法を調整します。
5. プロジェクトドキュメントを参照して、各フェーズの性能最適化に関する推奨事項とベストプラクティスを理解します。
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