Up tókànItọsọna atẹle
Ipilẹ ti a ti pinya ati Di koodu Ṣiṣe
Imọ-ẹrọ
Imọ Itọsọna
Iparapọ Amoye fun MoE Sìn
Expert parallelism distributes a Mixture-of-Experts layer’s feed-forward experts across devices.
Gbọ si itọsọna yiiAI-ṣe afihan · ~2 min
Lori iwe yi2 min ka
Akopọ
It can reduce the expert weights held per device, while routing and communication costs affect whether serving is efficient.
Jin Dive
Apapọ-ti-Amoye (MoE) Layer rọpo ọkan nla kikọ sii-siwaju nẹtiwọki pẹlu ọpọlọpọ awọn kere (awọn amoye) pẹlu olulana ti o gbe oke-k (igba 1 tabi 2) amoye fun àmi. Iwé parallelism (EP) ibiti o yatọ si amoye lori orisirisi GPUs. Ni itọkasi, olulana pinnu iru awọn amoye ti ami ami kọọkan nilo, lẹhinna gbogbo-si-gbogbo igbesẹ ibaraẹnisọrọ dapọ awọn ami si awọn GPU ti o mu awọn amoye ti wọn yan, ṣiṣe FFN, ati dapọ awọn abajade pada. Eyi jẹ ki awoṣe kan ni awọn paramita lapapọ lapapọ (fififo) lakoko ti o n ṣiṣẹ nikan ida kekere kan fun ami-ami (FLOPs kekere). Awọn awoṣe bii Mixtral 8x7B, DeepSeek-V3, ati GPT-OSS lo eyi. Awọn ẹya lile jẹ iwọntunwọnsi fifuye kọja awọn amoye ati iye owo gbogbo-si-gbogbo hops meji fun Layer.
Real-World imuse
Ṣiṣẹpọ Mixtral 8x7B kọja 2-4 GPUs nipa gbigbe 2-4 ti awọn amoye 8 rẹ sori ẹrọ kọọkan
DeepSeek-V3 ni lilo ipa ọna-ipin-ipin lati fi ipari melo ni awọn apa ti awọn amoye àmi kan, gige agbedemeji-ipade gbogbo-si-gbogbo
Lilo vLLM tabi SGLang ipo ijuwe-iwé lati gbalejo awoṣe fọnka 200B+ lori ipade 8-GPU kan ṣoṣo
Apapọ iwé parallelism pẹlu tensor parallelism lori akiyesi fẹlẹfẹlẹ ni arabara EP + TP imuṣiṣẹ.
Ojo iwaju ti Iparapọ Amoye fun MoE Sìn
Reti apẹrẹ iṣọpọ ti ipa-ọna ati ohun elo ohun elo: dispatch-compute-papọ awọn ekuro, awọn GEMM ti o ṣajọpọ ti o ṣajọpọ ọpọlọpọ awọn amoye, ati NVLink/InfiniBand-mọ gbogbo-si-gbogbo. Awọn ilana bii iwọntunwọnsi-pipadanu-ọfẹ ti DeepSeek ati ipa ọna-ipin-ipin dinku ijabọ oju-ọna. Iṣẹ iṣojuuwọn yoo yasọtọ 'iwé' GPUs lọtọ si awọn GPU akiyesi, ati pe awọn iṣiro amoye ti o tobi julọ (awọn ọgọọgọrun) pẹlu oke-k ti o dara julọ yoo Titari MoE si aibikita pupọ lakoko ti o tọju iye owo-ami fun alapin.
Fifi o sinu iwa
Kini idi ti o ṣe pataki
- Iye owo ati isuna. Awọn ipinnu faaji ṣe awakọ iṣẹ ati idiyele iṣẹ fun awọn ọdun.
- Awọn ipinnu diẹ sii. Ẹkọ imọ-ẹrọ ṣe iranlọwọ fun awọn ẹgbẹ lati yan akopọ to tọ, kii ṣe ọkan tuntun nikan.
- Iṣakoso didara. Awọn yiyan imọ-ẹrọ to dara julọ dinku awọn iṣẹlẹ igbẹkẹle ni iṣelọpọ.
Ṣọra fun
- Ṣiṣepe ala-ilẹ kan le tọju awọn ailagbara eto ti o gbooro.
- Awọn ohun elo amayederun ati awọn idiyele itọju nigbagbogbo ni aibikita.
- Aabo ati awọn ela akiyesi le dagba bi awọn eto ṣe di eka sii.
Next awọn igbesẹ
- Ṣetumo lairi, didara, ati awọn ibi-afẹde idiyele ṣaaju imuse.
- Aṣepari labẹ ẹru ojulowo ati awọn ipo data.
- Abojuto ohun elo fun awọn aṣiṣe, fiseete, ati ipa olumulo.
- Mura ipadasẹhin pada ati awọn ipa ọna esi iṣẹlẹ ṣaaju iwọn.
Tesiwaju Ṣiṣawari
Ìwé ìròyìn ọfẹ
Gba ìkànìyàn AI ojoojúmọ́
Ìtàn AI mẹta tó jẹ́rìí ní gbogbo owurọ́ ọjọ́ iṣẹ́, kọ́wé ní Gẹ̀ẹ́sì tó rọrùn. Ọfẹ́ fún gbogbo àkókò, kò sí ìpolówó.
Ìmeèlì kan ní gbogbo ọjọ́ iṣẹ́. Yọkúrò ní ìkànìyàn ní ìkànìyàn kan. A kò ta tàbí pín àdírẹ́sì rẹ.
Ṣe idanwo fun ara rẹ
Take the Expert Parallelism for MoE Serving quiz
Ìdáhùn lẹ́sẹ̀kẹsẹ̀ lórí gbogbo ìdáhùn, àti iwe-ẹ̀rí tó lè pin pẹ̀lú ID tó lè jẹ́rìí lẹ́yìn tí o bá kọ́ ẹ̀kọ́.
Ṣe àtìlẹ́yìn ẹ̀kọ́ AI ọfẹ́. AI Understanding jẹ́ àjọ àìní èrè 501(c)(3) — kò sí ìpolówó, kò sí àkúnya owó, ní gbogbo àkókò. Ṣe ẹbun kan
Awọn ibeere ti a beere nigbagbogbo
Kini Isọdọmọ Amoye fun MoE Sìn?
Expert parallelism distributes a Mixture-of-Experts layer’s feed-forward experts across devices. It can reduce the expert weights held per device, while routing and communication costs affect whether serving is efficient.
Kí ni iwé parallelism kaakiri kọja GPUs?
Iparapọ iwé gbe awọn amoye oriṣiriṣi (awọn nẹtiwọọki iha FFN ti Layer MoE) sori awọn GPU oriṣiriṣi, nitorinaa ẹrọ kọọkan ni ipin awọn amoye nikan.
Awoṣe ibaraẹnisọrọ wo ni o jẹ aringbungbun si ibaramu amoye MoE?
Layer MoE kọọkan nilo ohun gbogbo-si-gbogbo lati firanṣẹ awọn ami si awọn amoye wọn ati gbogbo-si-gbogbo miiran lati ṣajọpọ awọn abajade pada.
Kini idi ti MoE jẹ iṣiro-fun-aami ṣe iṣiro kekere laibikita awọn aye titobi lapapọ?
A olulana activates nikan oke-k amoye (igba 1-2) fun àmi, ki FLOPs duro kekere ani tilẹ awọn awoṣe ni o ni ọpọlọpọ awọn amoye ni lapapọ.
Iṣoro wo ni o waye nitori ipa-ọna jẹ igbẹkẹle data?
Niwọn igba ti awọn yiyan olulana da lori titẹ sii, diẹ ninu awọn amoye gba ọpọlọpọ awọn ami-ami diẹ sii ju awọn miiran lọ, ṣiṣẹda aidogba fifuye ati awọn onijagidijagan.
Why are capacity limits and padding used in some MoE implementations?
Capacity-limited designs can pad or drop work, but dropless approaches also exist. This is an implementation choice rather than a universal serving requirement.
Tesiwaju kikọ
Jẹmọ awọn itọsọna
Awọn itọsọna diẹ sii ti a yan fun koko yii