論文の概要: SMILE: Scaling Mixture-of-Experts with Efficient Bi-level Routing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.05191v1
• Date: Sat, 10 Dec 2022 03:44:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 17:24:43.079424
• Title: SMILE: Scaling Mixture-of-Experts with Efficient Bi-level Routing
• Title（参考訳）: SMILE: 効率的なバイレベルルーティングによるMixture-of-Expertsのスケーリング
• Authors: Chaoyang He, Shuai Zheng, Aston Zhang, George Karypis, Trishul Chilimbi, Mahdi Soltanolkotabi, Salman Avestimehr
• Abstract要約: 我々は、異種ネットワーク帯域を利用するSMILEを導入し、シングルステップのルーティングをバイレベルルーティングに分割する。 提案手法は, コンバージェンス速度を損なうことなく, コロッサルクリーンクローリングコーパスのプリトレーニングスループットにおいて, スイッチ変換器の2.5倍の高速化が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.11171833082974
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The mixture of Expert (MoE) parallelism is a recent advancement that scales up the model size with constant computational cost. MoE selects different sets of parameters (i.e., experts) for each incoming token, resulting in a sparsely-activated model. Despite several successful applications of MoE, its training efficiency degrades significantly as the number of experts increases. The routing stage in MoE relies on the efficiency of the All2All communication collective, which suffers from network congestion and has poor scalability. To mitigate these issues, we introduce SMILE, which exploits heterogeneous network bandwidth and splits a single-step routing into bi-level routing. Our experimental results show that the proposed method obtains a 2.5x speedup over Switch Transformer in terms of pretraining throughput on the Colossal Clean Crawled Corpus without losing any convergence speed.
• Abstract（参考訳）: エキスパート(MoE)並列性の混合は、モデルサイズを一定の計算コストでスケールアップする最近の進歩である。 MoEは入力トークンごとに異なるパラメータセット(すなわち専門家)を選択し、スパースアクティベートされたモデルを生成する。 MoEのいくつかの応用が成功したにもかかわらず、訓練効率は専門家の数が増えるにつれて著しく低下する。 moeのルーティング段階は、ネットワークの混雑に悩まされ、スケーラビリティに乏しいall2all通信集団の効率に依存している。 これらの問題を緩和するために,異種ネットワーク帯域幅を活用し,単一ステップのルーティングをバイレベルルーティングに分割したsmileを導入する。 提案手法は, コンバージェンス速度を損なうことなく, コロッサルクリーンクローリングコーパスのプリトレーニングスループットにおいて, スイッチ変換器の2.5倍の高速化が得られることを示す。

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