빠르게 발전하는 AI 환경에서 DeepSeek는 대규모 AI 모델 훈련 및 추론에서 가장 중요한 병목 현상 중 하나에 대해 혁신적인 솔루션을 도입했습니다. DeepEP, 첫 번째 오픈 소스 전문가 병렬 처리(EP) 통신 라이브러리는 전문가 혼합(Mixture-of-Experts, MoE) 모델을 배포하고 확장하는 방식을 혁신할 것을 약속합니다.

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왜 MoE 모델이 중요한가

MoE 모델은 AI 연구의 사랑받는 대상이 되고 있습니다. 단일 네트워크에 과부하를 주기보다는, 이러한 아키텍처는 특정 작업에 필요한 “전문가” 신경망만을 활성화하여 놀라울 정도로 효율적입니다. 각각의 전문 분야를 맡은 팀을 상상해 보세요. 모든 것을 하는 만능이 아닌 전문 변호사와 같죠. 이것이 MoE의 마법입니다. 막대한 모델이 수조 개의 매개변수로 확장될 수 있도록 하면서도 계산 비용을 폭발적으로 증가시키지 않습니다.

통신 도전 과제

하지만 모든 장미에는 가시가 있습니다. MoE 모델이 성장함에 따라, 같은 GPU에 있든 서로 다른 노드에 분산되어 있든 올바른 전문가에게 토큰을 효율적으로 라우팅할 필요가 커집니다. 전통적인 통신 라이브러리는 이러한 모든 데이터 교환을 위해 설계되지 않았습니다. 그 결과는? 훈련 지연, 증가한 추론 대기 시간 및 활용되지 않는 하드웨어입니다. 시간과 비용과 경쟁하고 있을 때, 모든 마이크로초가 중요합니다.

DeepSeek DeepEP 풀어보기: 그것이 무엇인지, 무엇을 하는지, 어떻게 작동하는지

“DeepSeek DeepEP란 정확히 무엇인가?”라고 묻고 있을 것입니다. 자, 이를 간단히 설명해 보겠습니다. DeepEP는 DeepSeek에 의해 제작된 오픈 소스 통신 라이브러리입니다. 이는 MoE 모델에서의 중량을 줄이기 위해 특별히 설계되었습니다. 즉, 많은 전문 분야 간에 작업을 분배하는 모델입니다. 본질적으로, DeepEP는 모든 데이터가 올바른 전문가에게 빠르고 원활하게 전달되도록 보장합니다.

DeepEP는 무엇을 하는가?

간단히 말해, DeepEP는 전문가 간의 데이터 셔플을 간소화합니다. 입력 토큰을 적절한 전문가에게 배Dispatch하고 그 결과를 효율적으로 수집하는 일을 담당합니다. 이를 통해 대규모 AI 시스템에서 훈련 및 추론 속도를 저하시킬 수 있는 지연과 병목 현상을 줄입니다.

어떻게 작동하는가?

DeepEP는 고속 통신 기술을 활용합니다:

기계 내부: NVIDIA의 NVLink를 사용하여 데이터 전송 속도를 무려 153 GB/s로 이동합니다. 바쁜 주방 안의 고속 컨베이어 벨트처럼, 모든 재료는 지체 없이 목적지에 도달합니다.
기계 간: 서로 다른 기계 간의 통신을 위해 DeepEP는 InfiniBand를 통한 RDMA에 의존하여 최대 47 GB/s의 속도에 도달합니다. 기록적인 시간 안에 주문이 발송되고 수신되는 잘 조율된 배달 서비스를 상상해 보세요.
정밀 관리: 네이티브 FP8 지원을 통해 DeepEP는 메모리 사용량을 크게 줄이면서도 모델의 정확도를 유지합니다. 필수품을 누락하지 않고 더 효율적으로 여행 가방을 꾸리는 것과 같습니다.

작동 사례:

저녁 rush 동안 식당을 운영하고 있다고 상상해 보세요. 주문(입력 토큰)이 들어오고 해당 전문 요리사(전문가)에게 보내져야 합니다. 전통적인 시스템은 주문이 혼선되거나 지연되어 느린 서비스와 불만족한 고객을 초래할 수 있습니다. DeepEP를 사용하면 각 주문이 빠르게 올바른 요리사에게 전달되며, 완성된 요리는 신속하게 웨이터에게(결합된 결과) 반환되어, 각 손님이 제시간에 식사를 받을 수 있도록 보장합니다. 이 간소화된 프로세스는 MoE 모델을 위한 DeepEP의 정확한 작동입니다. 모든 데이터 조각이 신속하고 정확하게 처리됩니다.

실제 세계에 미치는 영향

DeepEP의 이점은 이론에 그치지 않습니다. 실제 응용 프로그램에서 이미 파장을 일으키고 있습니다. 초기 사용자는 다음과 같은 결과를 보고했습니다:

훈련 중 토큰 처리 속도 55% 증가로, 더 적은 시간에 더 많은 데이터가 처리됩니다.
반복 시간 30% 감소로, 모델 실행 중 귀중한 초(또는 심지어 분)를 절약합니다.
전력 효율성 향상 — 그것은 greener하며, 에너지 비용을 절감하면서 성능을 높이는 데 도움을 줍니다.

이러한 개선 사항은 페이지의 숫자에 그치지 않으며, 클라우드 비용 절감, 실험 주기 단축 및 확장성의 상당한 증가로 이어집니다. 대규모 언어 모델을 훈련시키든 실시간 비디오 분석을 지원하든, DeepEP는 모든 분야에서 그 가치를 증명하고 있습니다.

앞으로 나아가기

DeepEP는 안주하지 않습니다. 로드맵은 매우 흥미롭습니다:

광학 상호 연결은 훨씬 더 높은 처리량을 약속합니다 — 800 Gb/s를 생각해 보세요.
자동 정밀 적응이 다가오고 있으며, FP8, FP16, FP32 간에 동적으로 전환하여 속도와 안정성을 극대화합니다.
일부는 양자 영감을 받은 라우팅에 대한 암시를 주며, 이는 공상 과학처럼 들리지만 토큰 배치 효율성의 다음 큰 도약이 될 수 있습니다.

결론

그렇다면 DeepEP에 대한 최종 의견은 무엇일까요? MoE 모델을 다루는 모든 이에게 신선한 공기와 같습니다. AI 훈련 및 추론의 가장 어려운 병목 현상 중 하나를 해결함으로써 DeepEP는 속도와 효율성을 높이는 것뿐만 아니라 오픈 소스 특성을 통해 고성능 통신 도구에 대한 접근성을 민주화합니다. 전반적으로 전문가들은 기술의 엄격함과 실제적이고 실용적인 이점을 균형 있게 유지하는 능력 찬사를 보내고 있습니다.

한마디로 DeepEP는 AI의 전통적인 통신 문제를 뒤집고 있습니다. 이는 가능한 것의 경계를 밀어내는 도구일 뿐만 아니라 전체 과정을 더 원활하고 빠르며 에너지 효율적으로 만들어 줍니다. AI 커뮤니티의 사람들에게는 이 혁신을 눈여겨보아야 할 것입니다.

격언이 있듯이, 어려움이 닥치면 강한 자가 나아간다 — DeepEP와 함께 분산 AI의 미래는 그 어느 때보다 밝아 보입니다.