2月27日消息，DeepSeek开源周第四日，DeepSeek开源了并行优化策略（Optimized Parallelism Strategies），一次开源了3项：
DualPipe：一种用于V3/R1模型训练中实现计算与通信重叠的双向流水线并行算法
EPLB：一个针对V3/R1的专家并行负载均衡工具
Profile-data：训练和推理框架的分析数据
GitHub地址：
https://github.com/deepseek-ai/DualPipe
https://github.com/deepseek-ai/eplb
https://github.com/deepseek-ai/profile-data
一、DualPipe
DualPipe是DeepSeek-V3技术报告中提出的一种创新双向流水线并行算法。
它能够实现前向与后向计算和通信阶段的完全重叠，同时有效减少流水线气泡（空闲时间）。
DeepSeek展示了在8个流水线并行阶段和20个micro-batches情况下，DualPipe在两个方向上的调度示例。（来自DeepSeek-V3技术报告）
反向方向的微批次与前向方向对称，为了简化图示，这里省略了反向方向的批次 ID。图中由同一个黑色边框包围的两个单元格具有相互重叠的计算和通信。
流水线气泡与内存使用比较
表中，
（免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。
任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。 ）
