論文の概要: HOBBIT: A Mixed Precision Expert Offloading System for Fast MoE Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01433v1
• Date: Sun, 03 Nov 2024 04:25:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 21:27:36.425803
• Title: HOBBIT: A Mixed Precision Expert Offloading System for Fast MoE Inference
• Title（参考訳）: 高速MoE推論のための混合精度エキスパートオフロードシステムHOBBIT
• Authors: Peng Tang, Jiacheng Liu, Xiaofeng Hou, Yifei Pu, Jing Wang, Pheng-Ann Heng, Chao Li, Minyi Guo,
• Abstract要約: フレキシブルで効率的なMoE推論を実現するための混合精度専門家オフロードシステムHOBBITを提案する。 キーとなる洞察は、重要でないキャッシュミスの専門家を低い精度で動的に置き換えることで、専門家のロード遅延を大幅に削減できるということです。 HOBBITは、最先端のMoEオフロードシステムと比較して、デコードで最大9.93倍のスピードアップを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.40808356999408
• License:
• Abstract: The Mixture-of-Experts (MoE) architecture has demonstrated significant advantages in the era of Large Language Models (LLMs), offering enhanced capabilities with reduced inference costs. However, deploying MoE-based LLMs on memoryconstrained edge devices remains challenging due to their substantial memory requirements. While existing expertoffloading methods alleviate the memory requirements, they often incur significant expert-loading costs or compromise model accuracy. We present HOBBIT, a mixed precision expert offloading system to enable flexible and efficient MoE inference. Our key insight is that dynamically replacing less critical cache-miss experts with low precision versions can substantially reduce expert-loading latency while preserving model accuracy. HOBBIT introduces three innovative techniques that map the natural hierarchy of MoE computation: (1) a token-level dynamic expert loading mechanism, (2) a layer-level adaptive expert prefetching technique, and (3) a sequence-level multidimensional expert caching policy. These innovations fully leverage the benefits of mixedprecision expert inference. By implementing HOBBIT on top of the renowned LLM inference framework Llama.cpp, we evaluate its performance across different edge devices with representative MoE models. The results demonstrate that HOBBIT achieves up to a 9.93x speedup in decoding compared to state-of-the-art MoE offloading systems.
• Abstract（参考訳）: Mixture-of-Experts (MoE) アーキテクチャは,Large Language Models (LLMs) の時代において,推論コストを削減した拡張機能を提供する大きなアドバンテージを実証している。 しかし、メモリ制約のあるエッジデバイスにMoEベースのLLMをデプロイすることは、かなりのメモリ要件のため、依然として困難である。 既存のエキスパートオフロード手法はメモリ要件を緩和するが、専門家負荷のコストを大幅に削減したり、モデルの精度を損なうことも多い。 フレキシブルで効率的なMoE推論を実現するための混合精度専門家オフロードシステムHOBBITを提案する。 キーとなる洞察は、重要でないキャッシュミスの専門家を低い精度で動的に置き換えることによって、モデルの正確性を保ちながら、専門家の負荷遅延を大幅に削減できるということです。 HOBBITでは,(1)トークンレベルの動的エキスパートロード機構,(2)階層レベルの適応型エキスパートプリフェッチ技術,(3)シーケンスレベルの多次元エキスパートキャッシュポリシという,MoE計算の自然な階層をマッピングする3つの革新的な手法を導入している。 これらの革新は、混合精度専門家推論の利点を十分に活用する。 有名なLLM推論フレームワークであるLlama.cpp上にHOBBITを実装することにより、代表的MoEモデルを用いて、異なるエッジデバイス間での性能を評価する。 その結果、HOBBITは最先端のMoEオフロードシステムと比較して、デコードで最大9.93倍のスピードアップを達成した。

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