华为GTS LocMoE+:高可扩展性亲和度 MoE 架构,低开销实现主动路由

简介: 【8月更文挑战第6天】华为GTS提出LocMoE+,一种高可扩展性Mixture-of-Experts架构,通过亲和度路由策略高效分配任务,自适应调整专家容量优化资源利用,并采用通信优化技术减少开销,实现在保证性能的同时大幅提升训练效率和推理速度,尤其在多节点集群环境下优势明显。

在人工智能领域,大型语言模型(LLMs)的训练和推理需要大量的计算资源,这给模型的可扩展性带来了挑战。为了解决这个问题,研究人员提出了多种方法,其中之一就是使用 Mixture-of-Experts(MoE)架构。MoE 架构通过将模型的计算任务分配给多个专家,从而提高模型的可扩展性。然而,传统的 MoE 架构存在一些问题,如专家之间的负载不平衡和专家选择的不准确性。

为了解决这些问题,华为GTS(Global Technical Service)的研究人员提出了一种名为 LocMoE+ 的新型 MoE 架构。LocMoE+ 结合了低开销和高可扩展性的特点,通过引入亲和度路由策略和自适应专家容量,实现了高效的模型训练和推理。

LocMoE+ 架构基于传统的 MoE 架构,并引入了以下几个关键组件:

1.亲和度路由策略:LocMoE+ 引入了一种基于亲和度的路由策略,用于将输入的 token 分配给不同的专家。该策略通过计算 token 和专家之间的亲和度分数,将 token 分配给与它们亲和度最高的专家。这种策略可以有效地平衡专家之间的负载,并提高专家选择的准确性。

2.自适应专家容量:LocMoE+ 引入了一种自适应专家容量机制,用于动态地调整专家的容量。该机制通过设置一个全局的亲和度阈值,根据亲和度分数的分布来调整专家的容量。这种机制可以有效地利用计算资源,并提高模型的训练效率。

3.通信优化:LocMoE+ 引入了一种通信优化技术,用于减少模型训练过程中的通信开销。该技术通过将计算和通信任务合并到单个内核中,实现了计算和通信的并行执行,从而减少了通信开销。

为了验证 LocMoE+ 的性能,研究人员在多个数据集上进行了实验。实验结果表明,LocMoE+ 在保持模型性能的同时,可以显著提高模型的训练效率和推理速度。

在训练效率方面,LocMoE+ 相比于传统的 MoE 架构,可以减少超过 60% 的训练时间。此外,LocMoE+ 还可以在多个集群规模下实现稳定的性能提升,包括 32、64 和 256 个节点的集群。

在模型性能方面,LocMoE+ 在多个数据集上实现了显著的性能提升。例如,在 GDAD、C-Eval 和 TeleQnA 数据集上,LocMoE+ 的性能分别提升了 9.7%、10.7% 和 9.7%。此外,LocMoE+ 还可以在多个任务上实现性能提升,包括文本生成、文本分类和问答等。

然而,LocMoE+ 也存在一些局限性。首先,LocMoE+ 的实现细节可能对模型的性能产生影响,如亲和度分数的计算方法和专家容量的调整策略。其次,LocMoE+ 的通信优化技术可能受到硬件限制的影响,如网络带宽和延迟。最后,LocMoE+ 的可扩展性可能受到数据规模和模型复杂度的限制。

论文链接:https://arxiv.org/pdf/2406.00023

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