Multi-node Inference: A Solução para Executar Modelos Gigantes como o DeepSeek-R1

Inteligência Artificial Tecnologia Inovação

Para lidar com as limitações de memória dos modelos de linguagem grandes (LLMs) como o DeepSeek-R1, a Baseten desenvolveu uma abordagem de multi-node inference, que permite a utilização de várias GPUs simultaneamente para servir um único modelo, enfrentando desafios técnicos e de infraestrutura.

Create a detailed, corporate style, flat vector illustration in a 2D linear perspective, set against a non-textured white background. The focus of the image should be interconnected GPUs, symbolizing collaboration amongst different GPU nodes, each working together to operate a large language model such as DeepSeek-R1. Show dynamic lines connecting the GPUs, representing the data flow. Additionally, incorporate visual elements like performance indicators, charts, or gauges indicating the model's efficiency. To provide context, include a background suggesting a data centre infrastructure. The image's purpose is to depict the innovative multi-node inference approach developed by Baseten to tackle technical and infrastructure challenges and memory limitations of big models such as DeepSeek-R1.

Imagem gerada utilizando Dall-E 3

Os modelos de linguagem como o DeepSeek-R1 apresentam um desafio significativo para a execução em ambientes de produção, pois seus pesos modelares são grandes demais para um único nó de GPU (8xH100). Com 671 GB de pesos, é preciso um método eficaz para permitir que esses LLMs operem com eficiência em múltiplas unidades de processamento.

A abordagem de multi-node pode combinar duas ou mais unidades H100, aumentando a VRAM total para atender às exigências do modelo. É essencial que a configuração do hardware seja adequada para garantir a comunicação eficaz entre as GPUs, utilizando interconexões como NVLink e NVSwitch dentro do nó e soluções como InfiniBand para comunicação entre nós.

A eficiência na execução do modelo é alcançada através de paralelismo de modelo, especialmente o tensor parallelism e o expert parallelism. No caso do DeepSeek-R1, que utiliza uma arquitetura de Mixture of Experts (MoE), essa abordagem maximiza o uso de VRAM e aumenta a capacidade de throughput ao lidar com várias requisições simultaneamente.

A necessidade de mais VRAM impulsiona a multitarefa em ambientes de produção.
Diferentes métodos de comunicação entre GPUs são fundamentais para o desempenho.
O expert parallelism é crucial para modelos MoE como o DeepSeek-R1.
As interconexões entre GPUs são limitadas por suas taxas de transferência.
Multi-node inference é uma solução viável para modelos imponentes.

Ao aplicar essas técnicas, os modelos como o DeepSeek-R1 podem ser utilizados em larga escala, superando as limitações de nós únicos. A infraestrutura multi-node não apenas maximiza a capacidade de execução, mas também pode escalar para mais de dois nós H100, permitindo executar modelos ainda maiores.

- Desafios no provisionamento de hardware. - Importância de garantir o desempenho do modelo. - Viabilidade de modelos gigantes em produção. - Conexões de alta largura de banda são essenciais.

Esses fatores destacam não apenas a complexidade, mas também a necessidade de otimizar a configuração de hardware e as abordagens de paralelismo para conseguir um desempenho ideal em multi-node inference.

Em resumo, a multi-node inference representa uma solução promissora para o desafio de executar modelos de linguagem grandes como o DeepSeek-R1 em ambientes de produção. A abordagem não apenas supera limitações de hardware, mas também abre caminho para inovações futuras nesse domínio. Os leitores são convidados a se inscrever na nossa newsletter para se manterem atualizados com as últimas tendências e desenvolvimentos no setor de inteligência artificial.