DeepSeek エラスティックコンピューティング(DSec)

2026/09/27 3:22

DeepSeek エラスティックコンピューティング(DSec)

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要約▶

Japanese Translation:

要約は理解しやすく、しかし「重要ポイントリスト」で示された詳細な技術情報が不足しています。以下は、その不足している具体的な情報を統合しつつ、流れを保った改良版です:

改良された要約:
DeepSeek Elastic Compute(DSec)は、大規模な大言語モデル(LLM)のトレーニングと評価のための堅牢で生産環境に準拠したサンドボックスプラットフォームです。その核心的な革新点は、巨大クラスター全体にわたるリソース配分および状態保存を統括する統一システムとして機能することにあります。DSec は、メモリ共有、回収、高度な CPU スケジューリング機構などを統合し、複数のサンドバックエンド(FnCall、コンテナ、マイクロ VM、フル VM)を公開する単一の開発インターフェースを通じてこの効率性を達成します。アーキテクチャはデータ読み込みとトレーニングプロセスを分離しており、Fire-Flyer ファイルシステム(3FS)を利用してバージョン付けされた層から環境を構築します。強化学習フレームワークと共に重要な意味で共同設計されており、DSec は報酬ハッキングなどのエージェントの不適切な行動を防ぎ、ロールアウト状態を維持するために、ステートフルなロールアウト実行と非予約 GPU トレーニングを分離しています。このアプローチは、過剰な環境設定時間やイメージ配布のオーバーヘッドといった業界上の課題に対処します。実際の運用では、約 160 ノードに及ぶ単一のプロダクションスケールユニットは、毎日 300 万回以上のサンドボックス作成を維持し、約 38 万の同時利用可能なサンドボックスを提供することができます(作成速度は毎秒 5,000 回を超えます)。これにより、テクノロジー企業が負荷下でもレイテンシに敏感なパフォーマンスを損なうことなく、急速な実験とスケーラブルな AI 開発を実施できるようになります。

本文

DeepSeek Elastic Compute(DSec):大規模エージェントトレーニングのための統一サンドボックスプラットフォーム

概要と課題

大規模なエージェントトレーニングおよび言語モデル(LLM)の評価には、以下の要件を満たす実行環境が必要です。

  • 多様な機能の統合
    • リポジトリ閲覧
    • ツールの呼び出し
    • コマンドの実行
    • タスク固有のサービス連携
  • 高度な環境制御
    • 隔離されたステートフル(状態保持)な実行環境の提供
    • 多様な機能要件への対応
    • 厳格な隔離要件の確保
    • 長期的対話における状態情報の保持

これらの要件に対応するためには、単一のサンドボックスランタイムではなく、スケーラブルな実行プラットフォームが不可欠です。

DeepSeek Elastic Compute(DSec)の構成

本レポートでは、実環境用プラットフォーム「DeepSeek Elastic Compute(DSec)」を紹介する。DSec は以下の技術基盤を統合したアーキテクチャを採用している。

  • 統一されたバックエンド提供
    • FnCall、コンテナ、マイクロ VM、フル VM の全バリエーションを、単一の SDK を通じて提供する。
  • クラスター全体の管理一元化
    • 配置管理とライフサイクル管理をシステム全体で一元化する。
  • 効率的な環境構築
    • 個別バージョン管理可能なレイヤーから構成要素を組み合わせて環境を作成する。

パフォーマンス最適化技術

高密度な実行を実現するために、以下の特化機能を統合的に実装している。

  • メモリ共有
  • リソースの再使用(リサイクル)
  • CPU スケジューリングの最適化

データ供給システム:Fire-Flyer File System(3FS)

クラスター全体に展開された分散ファイルシステムにより、画像データを以下の仕組みで供給する。

  • オンデマンド読み込み
  • 大規模な画像コーパスへの対応
  • スケーラビリティの確保

強化学習(RL)との連携設計

DSec は強化学習フレームワークと共同設計されており、トレーニングプロセスを以下のように最適化する。

  • ロールアウト実行の分離
    • ステートフルなロールアウト実行を、予備的な GPU トレーニングから分離する。
  • リソース効率化
    • サンドボックスのライフサイクルとトレーニングプロセスを連携させる。
    • ロールアウトの状態情報を保持しつつ、アイドルリソースを自動的に回収する。
  • 安全性の向上
    • 報酬ハッキングなどのエージェントの不都合な振る舞いを軽減する機能を備えている。

実環境での運用実績

DSec は大規模なデプロイメントにおいて、以下の性能を発揮しています。

  • スケーラビリティ
    • 1 つの DSec ユニットが約160 ノードにわたる範囲をカバーする。
    • 毎日約300 万個のサンドボックスを処理する。
  • 高負荷時の性能維持
    • 同時実行サンドボックス数:380,000 以上をサポート。
    • サンドボックス作成速度:1 秒あたり 5,000 超を維持。
  • 効果の確認されたメリット
    • 環境設定と画像配信のオーバーヘッド削減。
    • メモリ効率の向上。
    • オーバーコミット下でも、レイテンシに敏感なパフォーマンス維持。

提出履歴:王文鋒より [メールを見る]
[v1] 2026 年 9 月 19 日(土)午後 12 時 20 分 26 秒 UTC / 504 KB

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