論文の概要: ExpertFlow: Optimized Expert Activation and Token Allocation for Efficient Mixture-of-Experts Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17954v1
• Date: Wed, 23 Oct 2024 15:24:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 13:57:11.549108
• Title: ExpertFlow: Optimized Expert Activation and Token Allocation for Efficient Mixture-of-Experts Inference
• Title（参考訳）: ExpertFlow: エキスパートアクティベーションとトークン割り当ての最適化
• Authors: Xin He, Shunkang Zhang, Yuxin Wang, Haiyan Yin, Zihao Zeng, Shaohuai Shi, Zhenheng Tang, Xiaowen Chu, Ivor Tsang, Ong Yew Soon,
• Abstract要約: ExpertFlowは、柔軟なルーティングを調整し、CPUとGPU間の効率的な専門家スケジューリングを可能にすることで、推論効率を向上させるように設計されている。 実験により、ExpertFlowは最大93.72%のGPUメモリを節約し、ベースライン法に比べて推論速度を2～10倍に向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.41316718220569
• License:
• Abstract: Sparse Mixture of Experts (MoE) models, while outperforming dense Large Language Models (LLMs) in terms of performance, face significant deployment challenges during inference due to their high memory demands. Existing offloading techniques, which involve swapping activated and idle experts between the GPU and CPU, often suffer from rigid expert caching mechanisms. These mechanisms fail to adapt to dynamic routing, leading to inefficient cache utilization, or incur prohibitive costs for prediction training. To tackle these inference-specific challenges, we introduce ExpertFlow, a comprehensive system specifically designed to enhance inference efficiency by accommodating flexible routing and enabling efficient expert scheduling between CPU and GPU. This reduces overhead and boosts system performance. Central to our approach is a predictive routing path-based offloading mechanism that utilizes a lightweight predictor to accurately forecast routing paths before computation begins. This proactive strategy allows for real-time error correction in expert caching, significantly increasing cache hit ratios and reducing the frequency of expert transfers, thereby minimizing I/O overhead. Additionally, we implement a dynamic token scheduling strategy that optimizes MoE inference by rearranging input tokens across different batches. This method not only reduces the number of activated experts per batch but also improves computational efficiency. Our extensive experiments demonstrate that ExpertFlow achieves up to 93.72\% GPU memory savings and enhances inference speed by 2 to 10 times compared to baseline methods, highlighting its effectiveness and utility as a robust solution for resource-constrained inference scenarios.
• Abstract（参考訳）: スパースミキチャー・オブ・エキスパート(MoE)モデルは、高いメモリ要求のために推論中に重大なデプロイメント課題に直面している。 アクティベートされた専門家とアイドルされた専門家をGPUとCPU間で交換する既存のオフロード技術は、しばしば厳格な専門家キャッシングメカニズムに悩まされる。 これらのメカニズムは動的ルーティングに適応できず、非効率なキャッシュ利用、あるいは予測トレーニングの禁止コストを発生させる。 このような推論固有の課題に対処するために,フレキシブルなルーティングとCPUとGPU間の効率的な専門家スケジューリングを実現することで,推論効率を向上させるために設計された,包括的なシステムであるExpertFlowを紹介した。 これによりオーバーヘッドが減り、システムパフォーマンスが向上する。 我々のアプローチの中心は、軽量な予測器を用いて計算開始前のルーティング経路を正確に予測する予測ルーティングパスベースのオフロード機構である。 このプロアクティブ戦略は、エキスパートキャッシュにおけるリアルタイムエラー修正を可能にし、キャッシュヒット率を大幅に増加させ、専門家転送の頻度を低減し、I/Oオーバーヘッドを最小限にする。 さらに、異なるバッチ間で入力トークンを並べ替えることで、MoE推論を最適化する動的トークンスケジューリング戦略を実装した。 この方法は、バッチ当たりのアクティベートされた専門家の数を削減できるだけでなく、計算効率も向上する。 我々の広範な実験により、ExpertFlowは最大93.72\%のGPUメモリを節約し、ベースライン手法と比較して推論速度を2～10倍に向上し、リソース制約推論シナリオに対する堅牢なソリューションとしての有効性と有用性を強調した。

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