[DeepSeek 네번째 공개] DeepSeek-V3: AI 모델 학습과 추론을 혁신하는 DualPipe & EPLB 전략

대규모 AI 모델이 발전하면서 병렬화(parallelization) 전략이 더욱 중요해졌습니다. 특히, Mixture of Experts (MoE) 같은 아키텍처에서는 수십, 수백 개의 GPU를 효율적으로 활용하는 것이 핵심 과제가 됩니다.

DeepSeek-V3는 이러한 문제를 해결하기 위해 DualPipe와 Expert Parallel Load Balancer (EPLB) 라는 두 가지 혁신적인 기법을 도입했습니다.

✅ DualPipe: 기존 파이프라인 병렬화 방식보다 더 높은 계산-통신 오버랩을 제공하여 GPU 리소스를 최대한 활용할 수 있도록 합니다.
✅ EPLB: MoE 구조에서 GPU 간 부하 불균형을 해결하여 모델 학습 및 추론 속도를 최적화합니다.

이 글에서는 DeepSeek-V3에서 사용된 핵심 기술을 쉽게 이해할 수 있도록 정리하고, 기존 방법과의 차이점, 실제 적용 사례, 그리고 성능 최적화 팁까지 다뤄보겠습니다. 🚀

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1️⃣ DeepSeek-V3와 최신 AI 병렬화 기법 소개

✅ MoE 모델에서 병렬 처리가 중요한 이유

MoE(Mixture of Experts) 모델은 여러 개의 "전문가(Expert)" 네트워크를 활용하여 입력 데이터에 맞춰 가장 적절한 전문가를 활성화하는 방식입니다. 이 모델은 뛰어난 성능을 보장하지만, 여러 GPU에서 동작할 때 부하 불균형(load imbalance) 문제가 발생할 수 있습니다.

💡 즉, 일부 GPU는 과부하 상태가 되고, 다른 GPU는 자원을 낭비하는 상황이 발생할 수 있습니다.

DeepSeek-V3는 DualPipe와 EPLB 기법을 통해 GPU 활용률을 극대화하고, 연산 속도를 높이는 방법을 제시합니다.

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2️⃣ DualPipe: 계산-통신 오버랩을 극대화하는 새로운 파이프라인 병렬화

✅ 기존 파이프라인 병렬화 방식의 한계

AI 모델을 학습할 때, 연산과 데이터 전송을 동시에 진행하지 못하면 GPU가 대기하는 시간이 늘어나면서 파이프라인 버블(pipeline bubble) 문제가 발생합니다.

기존 파이프라인 병렬화 방식과 비교하면 다음과 같습니다.

병렬화 기법 파이프라인 버블 장점 단점

병렬화 기법	파이프라인 버블	장점	단점
1F1B (One Forward One Backward)	(PP-1)×(F+B)	간단한 구조	GPU 유휴 시간이 많음
ZB1P (Zero Bubble 1F1B)	(PP-1)×(F+B-2W)	버블 감소	메모리 사용 증가
DualPipe	(PP/2-1)×(F&B+B-3W)	최대 오버랩 & 메모리 효율적	구현 복잡성

PP: 파이프라인 병렬 단계 수
F: 순방향 연산 시간
B: 역방향 연산 시간
W: 가중치 업데이트 시간

✅ DualPipe의 핵심 특징

🔹 순방향(Forward)과 역방향(Backward) 계산-통신을 완전히 오버랩

• 기존 방식보다 GPU 활용도가 높아져 훈련 속도가 향상됨.

🔹 파이프라인 버블 최소화

• 1F1B 대비 최대 2배의 GPU 활용 효율성 증가

🔹 기존 대비 메모리 사용량 증가 없음

• ZB1P보다도 메모리를 효율적으로 활용 가능

💡 결론적으로, DualPipe는 기존 방식보다 GPU를 더욱 효과적으로 활용하여 모델 학습 속도를 향상시키는 혁신적인 방법입니다.

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3️⃣ EPLB: MoE 구조에서 GPU 부하 균형을 맞추는 방법

MoE 모델에서 각 전문가(Expert)의 부하는 균일하지 않을 수 있습니다. 일부 전문가들은 자주 호출되는 반면, 다른 전문가들은 거의 사용되지 않을 수도 있죠.

이로 인해 GPU 간 부하 불균형이 발생하고, 특정 GPU는 과부하 상태에 빠지게 됩니다.

✅ EPLB(Expert Parallel Load Balancer)란?

EPLB는 MoE 구조에서 전문가 간 부하 균형을 맞추는 최적화 기법입니다.

🔹 핵심 아이디어:

• 부하가 높은 전문가를 중복(replication) 하여 여러 GPU에 배치
• 그룹 제한 전문가 라우팅(group-limited expert routing) 을 통해 같은 전문가 그룹을 동일한 노드에 배치하여 통신 비용 절감

✅ 부하 균형 알고리즘

1️⃣ 계층적 부하 균형 (Hierarchical Load Balancing)

• 서버 노드 수가 전문가 그룹 수를 나눌 수 있는 경우 사용
• 전문가 그룹을 균등하게 배치 후, 내부적으로 부하 균형을 맞춤
• 적용 사례: 프리필링(prefilling) 단계

2️⃣ 전역 부하 균형 (Global Load Balancing)

• 모든 전문가를 전역적으로 복제하여 GPU에 배치
• 적용 사례: 디코딩(decoding) 단계

💡 결론적으로, EPLB를 적용하면 MoE 모델에서 GPU 부하 불균형 문제를 해결할 수 있으며, 학습 및 추론 속도를 대폭 개선할 수 있습니다.

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4️⃣ DeepSeek Infra의 프로파일링 데이터를 활용하는 방법

DeepSeek은 PyTorch Profiler 를 활용하여 모델의 연산 및 통신 데이터를 분석할 수 있도록 했습니다.

✅ 프로파일링 데이터 활용 방법

• Chrome에서 chrome://tracing, Edge에서는 edge://tracing을 통해 시각화 가능
• 균형 잡힌 MoE 라우팅 전략 시뮬레이션 가능
• DualPipe 및 EPLB의 성능 평가 및 최적화 가능

💡 실제 AI 모델을 학습하거나 최적화할 때, DeepSeek의 프로파일링 데이터를 참고하면 보다 효과적인 성능 개선이 가능합니다.

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DeepSeek-V3의 DualPipe와 EPLB는 대규모 AI 모델을 더욱 효율적으로 학습하고 추론할 수 있도록 돕는 강력한 병렬화 기법입니다.

✅ DualPipe를 통해 계산-통신 오버랩을 극대화하고, GPU 활용도를 향상
✅ EPLB를 사용해 MoE 모델의 전문가 부하 불균형 문제 해결
✅ DeepSeek Infra의 프로파일링 데이터를 활용하여 지속적인 성능 최적화 가능

💡 결과적으로, DeepSeek-V3의 혁신적인 기법을 활용하면 대규모 AI 모델의 성능을 획기적으로 개선할 수 있습니다.

https://github.com/deepseek-ai/DualPipe?fbclid=IwZXh0bgNhZW0CMTEAAR38eqk_ScE5ix9ilt5y7o88OQhvaBhEcxXhyhQsn3HmonJ_NMP_Bm4lC70_aem_5uj08MGxkiojs8uvhbwBvg

GitHub - deepseek-ai/DualPipe: A bidirectional pipeline parallelism algorithm for computation-communication overlap in V3/R1 tra