論文の概要: MoE-CAP: Benchmarking Cost, Accuracy and Performance of Sparse Mixture-of-Experts Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07067v4
• Date: Wed, 21 May 2025 13:19:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-23 14:49:21.132615
• Title: MoE-CAP: Benchmarking Cost, Accuracy and Performance of Sparse Mixture-of-Experts Systems
• Title（参考訳）: MoE-CAP:Sparse Mixture-of-Expertsシステムのベンチマークコスト、精度、性能
• Authors: Yinsicheng Jiang, Yao Fu, Yeqi Huang, Ping Nie, Zhan Lu, Leyang Xue, Congjie He, Man-Kit Sit, Jilong Xue, Li Dong, Ziming Miao, Dayou Du, Tairan Xu, Kai Zou, Edoardo Ponti, Luo Mai,
• Abstract要約: MoEアーキテクチャは、LLM(Large Language Models)を効率的にスケーリングするためにますます好まれている。 既存のベンチマークは、これらのトレードオフを正確に捉えることができないことが多い。 我々は,MoEシステム用に特別に設計されたベンチマークであるMoE-CAPを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.47183452671666
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The sparse Mixture-of-Experts (MoE) architecture is increasingly favored for scaling Large Language Models (LLMs) efficiently, but it depends on heterogeneous compute and memory resources. These factors jointly affect system Cost, Accuracy, and Performance (CAP), making trade-offs inevitable. Existing benchmarks often fail to capture these trade-offs accurately, complicating practical deployment decisions. To address this, we introduce MoE-CAP, a benchmark specifically designed for MoE systems. Our analysis reveals that achieving an optimal balance across CAP is difficult with current hardware; MoE systems typically optimize two of the three dimensions at the expense of the third-a dynamic we term the MoE-CAP trade-off. To visualize this, we propose the CAP Radar Diagram. We further introduce sparsity-aware performance metrics-Sparse Memory Bandwidth Utilization (S-MBU) and Sparse Model FLOPS Utilization (S-MFU)-to enable accurate performance benchmarking of MoE systems across diverse hardware platforms and deployment scenarios.
• Abstract（参考訳）: スパース・ミックス・オブ・エクササイズ(MoE)アーキテクチャは、LLM(Large Language Models)を効率的にスケールするのにますます好まれるが、不均一な計算とメモリリソースに依存している。 これらの要因はシステムコスト、正確性、パフォーマンス(CAP)に共同で影響し、トレードオフは避けられないものになります。 既存のベンチマークは、これらのトレードオフを正確に捉えることができず、実際のデプロイメント決定を複雑にします。 そこで本研究では,MoEシステムに特化して設計されたベンチマークであるMoE-CAPを紹介する。 MoEシステムは一般的に3次元のうち2次元を最適化するが、これはMoE-CAPトレードオフ(英語版)と呼ばれる3次元のダイナミックなトレードオフを犠牲にしている。 これを可視化するために、CAPレーダダイアグラムを提案する。 さらに、多様なハードウェアプラットフォームやデプロイメントシナリオにわたるMoEシステムの正確なパフォーマンスベンチマークを可能にするために、スパースメモリ帯域利用(S-MBU)とスパースモデルFLOPS利用(S-MFU)を導入する。

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