基本介紹
隨著大語言模型（LLM）的規模不斷擴大，模型的推理效率和計算資源的需求也在迅速增加。DeepSeek-V2作為當前熱門的LLM之一，通過創新的架構設計與優化策略，在資源受限環境下實現了高效推理。
本文將詳細介紹DeepSeek-V2是如何通過“異構和局部MoE推理”、優化算子以及量化技術，實現推理效率的顯著提升。此外，本文還將探討MoE模型的背景、優勢、應用場景，以及未來可能的發展趨勢。
官方對這塊做了詳細的解讀，有興趣可以詳細了解：https://kvcache-ai.github.io/ktransformers/en/deepseek-v2-injection.html
簡單來說，是通過 “異構和局部 MoE 推理” 實現的。
【MoE = mixture-of-experts 專家混合模型】
在 V2 版本中，總共是 2360 億個參數，每個 token 會激活 210 億個參數。
在傳統注意力機制模型中，采用的是分組查詢注意力（Grouped-Query Attention = GQA）；在 DeepSeek-V2 中引入了多頭潛在注意力（Multi-head Latent Attention = MLA）。
通過這種方式減少了推理過程中所需要的KV緩存的大小，以此來提高效率。
DeepSeek-V2 本身大約需要：80GB GPU * 8 才可以運行，但是在項目組努力下，實現了在 21GB VRAM 和 136GB DRAM 的機器上運行。
什么是DeepSeek-V2？
DeepSeek-V2是一種采用專家混合模型（Mixture-of-Experts, MoE）的新型大語言模型。在V2版本中，該模型共擁有2360億個參數，但每個token僅激活210億個參數，大幅減少了推理計算量。
傳統的Transformer模型通常采用分組查詢注意力機制（Grouped-Query Attention, GQA），而DeepSeek-V2則引入了多頭潛在注意力機制（Multi-head Latent Attention, MLA），從而有效降低推理階段的KV緩存大小，提升推理性能。
MoE（專家混合模型）的背景與優勢
- 專家混合模型最早由Jacobs等人在1991年提出，旨在通過多個子模型（專家）協作解決單個復雜問題。MoE模型具有以下優勢：
- 高效參數利用：通過稀疏激活機制，每個輸入僅激活少數專家，大大降低了推理成本。
- 強大的模型容量：相比傳統單一模型，MoE能夠以較少的計算資源實現更高的模型容量。
- 更好的泛化能力：不同的專家擅長處理不同類型的輸入，整體表現更加穩定和魯棒。
MoE 特點
- 減少計算復雜度：通過動態選擇激活的專家數量，DeepSeek 的 MoE 可以在保持較高模型表達能力的同時，顯著降低計算成本和推理時間。
- 大規模參數：DeepSeek 的 MoE 采用大規模的參數量（例如 2360 億個參數），但每個 token 只激活一部分參數，這使得推理過程更加高效，避免了計算冗余。
- 提高推理速度：通過專家模型的局部激活和精簡的計算，DeepSeek 的 MoE 在推理速度上取得了顯著的提升。例如，DeepSeek 在 V2 版本中的 MoE 推理性能相比傳統的全模型推理提升了約 6 倍。
MoE 工作原理
- 專家選擇：MoE 模型會根據輸入數據自動選擇一些專家模型進行推理，而不是讓所有專家參與計算。這種選擇機制通常依賴于輸入的特征或預設的策略。例如，輸入的不同部分可以激活不同的專家，從而根據任務的需求只激活一部分網絡，減少不必要的計算。
- 局部專家：與傳統的深度學習模型相比，MoE 模型并不會在每個時間步都使用所有的參數，而是通過“局部專家”策略僅激活一部分專家來處理輸入數據。這意味著模型會動態選擇合適的專家進行推理，節省了計算資源。
- 異構結構：DeepSeek 在其 MoE 機制中采用了異構結構，能夠在不同的硬件環境下靈活運行。比如，可以根據計算需求調整使用的專家數目，或者根據 GPU 的可用資源選擇不同的網絡結構。
MoE 的應用
- 大規模語言模型：DeepSeek 的 MoE 模型在自然語言處理任務中表現出色，特別是在生成式任務和大規模文本推理中，MoE 的優勢可以有效減少計算和提升響應速度。
- 高效推理：由于 MoE 能夠根據輸入的內容選擇性地激活專家，DeepSeek 的推理過程非常高效，尤其適用于需要大規模計算和實時響應的應用場景，如聊天機器人、搜索引擎優化等。
KTransformers對DeepSeek-V2的關鍵優化
優化的MLA算子
原始DeepSeek-V2的MLA算子在解壓后進行KV緩存鍵值對存儲，這種方法會擴大KV緩存大小并降低性能。KTransformers項目組基于原始論文，開發了專門針對推理場景的優化版本，大幅減少KV緩存大小，同時提高算子的計算性能，充分發揮GPU的計算能力。
高級量化內核
原始DeepSeek-V2以BF16精度運行，需要約470GB的存儲空間。項目組采用了社區中廣泛認可的GGUF量化方法，并開發了直接處理量化數據類型的高級內核，有效優化了模型的推理性能。此外，團隊選擇Marlin作為GPU內核，llamafile作為CPU內核。這些內核都是經過專門設計的，并通過專家并行性和其他優化策略，實現了高效的CPU端MoE推理，被稱為CPUInfer。
算術強度引導卸載策略
項目組采用了一種稱為“算術強度引導卸載”的策略，將計算最密集的參數策略性地存儲在GPU上，而非將全部2360億參數放入GPU內存中。
在DeepSeek-V2的每個Transformer Block中，有160位混合專家（MoE），占總參數的96%。但每個token僅激活其中的6個專家，因此解碼階段實際使用的MoE參數僅占3.75%。這一策略極大地減少了GPU的負擔，提升了計算資源的利用效率。
YAML模板配置實現優化
為實現上述優化，用戶需要定義特定的YAML配置文件，該配置文件主要包括以下三項關鍵優化規則：
- 將注意力模塊替換為優化的MLA算子。
- 將路由專家模塊替換為使用llamafile內核的CPUInfer。
- 將非注意力相關的線性模塊替換為Marlin內核。
具體的配置流程與細節，建議參考KTransformers官方文檔。
MoE模型的應用場景
MoE模型憑借其高效能的特性，廣泛應用于多種領域，包括但不限于：
- 自然語言處理（NLP）：如語言生成、翻譯和問答系統。
- 計算機視覺：如大規模圖像分類、目標檢測任務。
- 推薦系統：高效處理大規模個性化推薦任務。
MoE模型未來發展趨勢
未來，MoE模型預計將朝著以下幾個方向發展：
- 更加高效的路由機制：優化專家選擇策略，進一步降低延遲。
- 跨模態MoE架構：結合視覺、語言、語音等多種數據類型，構建更加強大的多模態MoE模型。
- 資源受限環境部署優化：持續優化模型壓縮與量化技術，進一步降低部署門檻。
最后總結
通過上述優化，DeepSeek-V2能夠在僅有21GB VRAM與136GB DRAM的資源條件下穩定運行，展現了強大的推理能力。這些技術創新不僅使得超大規模語言模型的部署更具可行性，也為未來大模型的發展提供了寶貴的實踐經驗。
DeepSeek 的 MoE 通過靈活的專家選擇、局部激活和異構計算的設計，有效提升了模型的推理效率和計算能力。它的應用不僅限于自然語言處理，也可以擴展到其他需要大規模推理的任務中。
希望本文對你理解DeepSeek-V2及其優化策略有所幫助。如需進一步了解，推薦閱讀官方文檔以獲取更深入的信息。
