DeepSeek-V3와 같은 거대 AI 모델을 학습시키려면 네트워크로 연결된 수천 개의 GPU를 정교하게 제어해야 한다. 하지만 이 과정에서 인접한 칩으로부터 데이터를 기다리느라 연산 장치가 가동되지 않는 '파이프라인 버블' 현상이 빈번하게 발생한다. 이러한 비효율은 더 똑똑한 AI를 만들기 위한 전 세계적 경쟁 속에서 막대한 시간과 비용의 낭비를 초래한다. DeepSeek은 이 병목 현상을 해결하기 위해 양방향 Pipeline Parallelism 알고리즘인 DualPipe를 선보였다. 연산 작업과 데이터 전송을 겹쳐서 진행해 지연 시간을 효과적으로 숨기는 방식이다. 시스템이 양방향으로 데이터를 동시에 처리하므로, 네트워크의 한쪽에서 복잡한 연산을 수행하는 동안 다른 쪽에서는 다음 단계의 정보를 즉시 주고받을 수 있다. 이른바 '완전 중첩' 전략을 통해 하드웨어를 쉴 틈 없이 가동하며 대규모 클러스터의 생산성을 정점으로 끌어올렸다. 이번 저장소에는 메모리 점유율을 더욱 최적화한 DualPipeV 스케줄링 기법도 함께 포함됐다. 파이프라인 버블을 최소화함으로써 더 빠르고 효율적인 AI 개발을 위한 기술적 청사진을 제시한 것이다. 결국 현대 머신러닝 인프라에서는 단순한 연산 성능만큼이나 아키텍처의 영리함이 중요하다는 사실을 입증했다. 이제 연구자들은 복잡한 시스템을 밑바닥부터 구축하지 않고도 고효율 학습 워크플로우를 손쉽게 구현할 수 있게 됐다.

DeepSeek-V3와 같은 거대 AI 모델을 학습시키려면 네트워크로 연결된 수천 개의 GPU를 정교하게 제어해야 한다. 하지만 이 과정에서 인접한 칩으로부터 데이터를 기다리느라 연산 장치가 가동되지 않는 '파이프라인 버블' 현상이 빈번하게 발생한다. 이러한 비효율은 더 똑똑한 AI를 만들기 위한 전 세계적 경쟁 속에서 막대한 시간과 비용의 낭비를 초래한다. DeepSeek은 이 병목 현상을 해결하기 위해 양방향 Pipeline Parallelism 알고리즘인 DualPipe를 선보였다. 연산 작업과 데이터 전송을 겹쳐서 진행해 지연 시간을 효과적으로 숨기는 방식이다. 시스템이 양방향으로 데이터를 동시에 처리하므로, 네트워크의 한쪽에서 복잡한 연산을 수행하는 동안 다른 쪽에서는 다음 단계의 정보를 즉시 주고받을 수 있다. 이른바 '완전 중첩' 전략을 통해 하드웨어를 쉴 틈 없이 가동하며 대규모 클러스터의 생산성을 정점으로 끌어올렸다. 이번 저장소에는 메모리 점유율을 더욱 최적화한 DualPipeV 스케줄링 기법도 함께 포함됐다. 파이프라인 버블을 최소화함으로써 더 빠르고 효율적인 AI 개발을 위한 기술적 청사진을 제시한 것이다. 결국 현대 머신러닝 인프라에서는 단순한 연산 성능만큼이나 아키텍처의 영리함이 중요하다는 사실을 입증했다. 이제 연구자들은 복잡한 시스템을 밑바닥부터 구축하지 않고도 고효율 학습 워크플로우를 손쉽게 구현할 수 있게 됐다.