論文の概要: Mixture of Cache-Conditional Experts for Efficient Mobile Device Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00099v1
• Date: Wed, 27 Nov 2024 18:59:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:47:56.752072
• Title: Mixture of Cache-Conditional Experts for Efficient Mobile Device Inference
• Title（参考訳）: 効率的なモバイルデバイス推論のためのキャッシュ・コンディショナルエキスパートの混在
• Authors: Andrii Skliar, Ties van Rozendaal, Romain Lepert, Todor Boinovski, Mart van Baalen, Markus Nagel, Paul Whatmough, Babak Ehteshami Bejnordi,
• Abstract要約: 本稿では,トークン生成時に専門家の再利用を活用し,キャッシュの局所性を改善する新しいキャッシュ対応ルーティング戦略を提案する。 モバイルデバイス上での2$times$のスピードアップを実演する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.57414071160821
• License:
• Abstract: Mixture of Experts (MoE) LLMs have recently gained attention for their ability to enhance performance by selectively engaging specialized subnetworks or "experts" for each input. However, deploying MoEs on memory-constrained devices remains challenging, particularly when generating tokens sequentially with a batch size of one, as opposed to typical high-throughput settings involving long sequences or large batches. In this work, we optimize MoE on memory-constrained devices where only a subset of expert weights fit in DRAM. We introduce a novel cache-aware routing strategy that leverages expert reuse during token generation to improve cache locality. We evaluate our approach on language modeling, MMLU, and GSM8K benchmarks and present on-device results demonstrating 2$\times$ speedups on mobile devices, offering a flexible, training-free solution to extend MoE's applicability across real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 最近、Mixture of Experts (MoE) LLMは、各入力に対して特別なサブネットや"Experts"を選択的に導入することで、パフォーマンスを向上させる能力に注目を集めている。 しかし、メモリ制限されたデバイスにMoEをデプロイすることは、特に長いシーケンスや大きなバッチを含む典型的な高スループット設定とは対照的に、1つのバッチサイズでトークンをシーケンシャルに生成する場合、依然として困難である。 本研究では,メモリ制限されたデバイス上でのMoEの最適化を行う。 本稿では,トークン生成時に専門家の再利用を活用し,キャッシュの局所性を改善する新しいキャッシュ対応ルーティング戦略を提案する。 我々は、言語モデリング、MMLU、GSM8Kベンチマークに対する我々のアプローチを評価し、モバイルデバイス上で2$\times$のスピードアップを示すオンデバイス結果を示し、現実のアプリケーションにまたがるMoEの適用性を拡張する柔軟な、トレーニングなしのソリューションを提供する。

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