論文の概要: Memory Analysis on the Training Course of DeepSeek Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07846v1
• Date: Tue, 11 Feb 2025 09:51:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-13 13:44:56.741616
• Title: Memory Analysis on the Training Course of DeepSeek Models
• Title（参考訳）: 深層学習モデルの学習過程に関する記憶分析
• Authors: Ping Zhang, Lei Su,
• Abstract要約: 本稿では,DeepSeek-v2やDeepSeek-v3といったDeepSeekモデルのトレーニング中のGPUメモリ消費に関する理論的解析を行う。 本報告で論じるトレーニング方針がDeepSeekの公式設定を代表していない点を強調しておくことが重要である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.482535254884105
• License:
• Abstract: We present a theoretical analysis of GPU memory consumption during the training of DeepSeek models such as DeepSeek-v2 and DeepSeek-v3. Our primary objective is to clarify the device-level memory requirements associated with various distributed training configurations. Specifically, we examine critical factors influencing memory usage, including micro-batch size, activation recomputation policies, 3D parallelism, and ZeRO optimizations. It is important to emphasize that the training policies discussed in this report are not representative of DeepSeek's official configurations. Instead, they are explored to provide a deeper understanding of memory dynamics in training of large-scale mixture-of-experts model.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,DeepSeek-v2やDeepSeek-v3といったDeepSeekモデルのトレーニング中のGPUメモリ消費に関する理論的解析を行う。 我々の主な目的は、様々な分散トレーニング設定に関連するデバイスレベルのメモリ要件を明らかにすることである。 具体的には,マイクロバッチサイズ,アクティベーション再計算ポリシ,3次元並列処理,ZeRO最適化など,メモリ使用量に影響を与える重要な要因について検討する。 本報告で論じるトレーニング方針がDeepSeekの公式設定を代表していない点を強調しておくことが重要である。 代わりに、彼らは大規模なミックス・オブ・エキスパートモデルのトレーニングにおいて、メモリダイナミクスをより深く理解するために研究されている。

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