开头语：

在深度学习的世界里，优化通信与计算的重叠是提升性能的关键之一。今天，我们要深入了解一个非常有价值的仓库——DeepSeek Infra 的性能分析数据仓库，它为我们揭开了通信 – 计算重叠策略及底层实现细节的神秘面纱。

正文：

1. 仓库的使命

DeepSeek Infra 的性能分析数据仓库旨在为社区提供透明且有价值的数据资源。随着深度学习模型的规模和复杂度不断增加，理解模型训练和推理过程中的通信与计算如何更好地重叠变得至关重要。这个仓库的出现，就像是一把钥匙，帮助开发者们打开了深入探索的大门。

2. 数据采集与可视化

这些珍贵的性能分析数据是通过 PyTorch Profiler 精心捕获的。PyTorch Profiler 作为一个强大的工具，能够准确地记录模型在运行过程中的各种信息。而用户在获取这些数据后，只需要打开 Chrome 浏览器访问 chrome://tracing 或在 Edge 浏览器中访问 edge://tracing，就可以直观地看到数据的可视化结果，就像拥有了一个透视镜，可以清晰地观察到模型内部的运行情况。

3. 训练数据深度解析

在训练方面，我们可以看到一个非常有趣的策略展示。train.json 文件中的数据，生动地呈现了在 DualPipe 中一对单独的前向和后向块的重叠策略。每个块包含 4 个 MoE 层，这一设计使得模型在处理复杂任务时能够更加高效地利用计算资源。同时，其并行配置与 DeepSeek-V3 的预训练设置保持一致，即 EP64、TP1，序列长度为 4K。这里需要注意的是，为了让大家更专注于核心策略，在性能分析期间特意排除了 PP 通信，就像在一个复杂的拼图中，先把一些干扰因素拿掉，让我们更清晰地看到关键部分。

4. 推理数据面面观

• 预填充阶段：预填充阶段的数据同样令人瞩目。采用 EP32 和 TP1 的配置，与 DeepSeek V3/R1 的实际在线部署相匹配，提示长度为 4K，每个 GPU 的批量大小达到 16K 个令牌。在这个阶段，通过使用两个微批次来重叠计算和全连接通信，并且巧妙地平衡了注意力计算负载，就像一场精心编排的舞蹈，各个部分协同工作，确保了整个过程的高效性。
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• 解码阶段：解码阶段的数据更是有着独特之处。采用 EP128、TP1，提示长度为 4K，每个 GPU 的批量大小为 128 个请求。和预填充阶段类似，也利用两个微批次来重叠计算和全连接通信。但不同的是，解码期间的全连接通信不会占用 GPU SMs，这一设计就像是在繁忙的交通中开辟了一条专用通道，在发出 RDMA 消息后，所有 GPU SMs 都会被释放，系统会在计算完成后等待全连接通信完成，从而进一步优化了性能。

5. 未来展望

随着深度学习技术的不断发展，我们相信这个仓库将会不断更新和完善，为社区带来更多有价值的数据和信息。无论是学术研究人员还是工业界的开发者，都可以从中受益，共同推动深度学习技术的进步。

结尾语：

DeepSeek Infra 的性能分析数据仓库就像是一座知识的宝库，等待着我们去探索和挖掘。让我们一起利用这些宝贵的数据，不断优化我们的模型，为深度学习的发展贡献自己的力量！

注：以上文章仅供参考，你可以根据实际情况进行调整和修改。如果你对这个仓库还有其他疑问，欢迎随时留言讨论。