Profiling Data：DeepSeek開源訓(xùn)練和推理框架的性能分析工具
什么是Profiling Data？
Profiling Data是DeepSeek開源的訓(xùn)練和推理框架的性能分析數(shù)據(jù)，基于PyTorch Profiler捕獲程序運(yùn)行過(guò)程中的詳細(xì)信息，用于分析和優(yōu)化軟件性能。通過(guò)Profiling Data，開發(fā)者可以快速定位性能瓶頸，分析資源利用率和通信模式，從而優(yōu)化代碼實(shí)現(xiàn)和并行策略。
Profiling Data的主要功能包括：
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性能瓶頸定位：快速找出程序中最耗時(shí)或最耗資源的部分。
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資源利用分析：評(píng)估CPU、GPU、內(nèi)存等硬件資源的使用情況，避免資源浪費(fèi)。
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通信模式分析：在分布式系統(tǒng)中，分析節(jié)點(diǎn)之間的通信模式和延遲，優(yōu)化通信策略。
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優(yōu)化指導(dǎo)：為代碼優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支持，幫助開發(fā)者選擇合適的優(yōu)化策略，例如并行化和緩存優(yōu)化。
Profiling Data的推理過(guò)程
Profiling Data支持兩種主要的推理過(guò)程：
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預(yù)填充（Prefilling）：基于EP32和TP1（與DeepSeek V3/R1的實(shí)際在線部署一致），提示長(zhǎng)度為4K，每個(gè)GPU的批次大小為16K個(gè)token。通過(guò)兩個(gè)微批次重疊計(jì)算和全連接通信，確保注意力計(jì)算負(fù)載平衡。
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解碼（Decoding）：基于EP128和TP1，提示長(zhǎng)度為4K，每個(gè)GPU的批次大小為128個(gè)請(qǐng)求。與預(yù)填充類似，解碼也使用兩個(gè)微批次重疊計(jì)算和全連接通信。不同的是，解碼階段的全連接通信不會(huì)占用GPU SMs，系統(tǒng)會(huì)在計(jì)算完成后等待通信完成。
Profiling Data的應(yīng)用場(chǎng)景
Profiling Data在以下場(chǎng)景中表現(xiàn)出色：
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定位性能瓶頸：快速找出程序中最耗時(shí)或最耗資源的部分。
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指導(dǎo)性能優(yōu)化：根據(jù)數(shù)據(jù)調(diào)整策略，提升計(jì)算和通信效率。
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分析資源利用：評(píng)估硬件資源的使用情況，避免浪費(fèi)。
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優(yōu)化系統(tǒng)架構(gòu)：根據(jù)運(yùn)行數(shù)據(jù)調(diào)整分布式系統(tǒng)的配置和通信策略。
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檢測(cè)性能回歸：對(duì)比不同版本的性能數(shù)據(jù)，確保優(yōu)化有效且無(wú)性能下降。
如何使用Profiling Data？
Profiling Data的使用非常簡(jiǎn)單，下載后可以直接在Chrome或Edge瀏覽器中通過(guò)chrome://tracing或edge://tracing打開，進(jìn)行可視化分析。通過(guò)Profiling Data，開發(fā)者可以直觀地看到程序運(yùn)行過(guò)程中的時(shí)間消耗、資源利用率和通信模式等關(guān)鍵指標(biāo)。
Profiling Data的項(xiàng)目地址
Profiling Data的GitHub倉(cāng)庫(kù)地址為：https://github.com/deepseek-ai/profile-data。開發(fā)者可以在這里下載數(shù)據(jù)集、查看文檔并參與社區(qū)協(xié)作。
總結(jié)
Profiling Data是DeepSeek開源的性能分析工具，為開發(fā)者提供了一套全面的性能分析解決方案。通過(guò)Profiling Data，開發(fā)者可以快速定位性能瓶頸、優(yōu)化資源分配、提升系統(tǒng)效率。無(wú)論是模型訓(xùn)練還是推理過(guò)程，Profiling Data都能幫助開發(fā)者實(shí)現(xiàn)高效的性能優(yōu)化。如果你正在尋找一款強(qiáng)大的性能分析工具，不妨試試DeepSeek的Profiling Data！
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