論文の概要: A Survey on Inference Optimization Techniques for Mixture of Experts Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14219v1
• Date: Wed, 18 Dec 2024 14:11:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:32:33.420621
• Title: A Survey on Inference Optimization Techniques for Mixture of Experts Models
• Title（参考訳）: エキスパートモデルの混合に対する推論最適化手法の検討
• Authors: Jiacheng Liu, Peng Tang, Wenfeng Wang, Yuhang Ren, Xiaofeng Hou, Pheng-Ann Heng, Minyi Guo, Chao Li,
• Abstract要約: MoEモデルは、条件付き計算によるモデルキャパシティと計算効率の向上を提供する。 MoEモデルの展開と推測は、計算資源、レイテンシ、エネルギー効率の面で大きな課題をもたらす。 この調査は、システムスタック全体にわたるMoEモデルの推論最適化手法の現在の状況を体系的に分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.40325411764262
• License:
• Abstract: The emergence of large-scale Mixture of Experts (MoE) models has marked a significant advancement in artificial intelligence, offering enhanced model capacity and computational efficiency through conditional computation. However, the deployment and inference of these models present substantial challenges in terms of computational resources, latency, and energy efficiency. This comprehensive survey systematically analyzes the current landscape of inference optimization techniques for MoE models across the entire system stack. We first establish a taxonomical framework that categorizes optimization approaches into model-level, system-level, and hardware-level optimizations. At the model level, we examine architectural innovations including efficient expert design, attention mechanisms, various compression techniques such as pruning, quantization, and knowledge distillation, as well as algorithm improvement including dynamic routing strategies and expert merging methods. At the system level, we investigate distributed computing approaches, load balancing mechanisms, and efficient scheduling algorithms that enable scalable deployment. Furthermore, we delve into hardware-specific optimizations and co-design strategies that maximize throughput and energy efficiency. This survey not only provides a structured overview of existing solutions but also identifies key challenges and promising research directions in MoE inference optimization. Our comprehensive analysis serves as a valuable resource for researchers and practitioners working on large-scale deployment of MoE models in resource-constrained environments. To facilitate ongoing updates and the sharing of cutting-edge advances in MoE inference optimization research, we have established a repository accessible at \url{https://github.com/MoE-Inf/awesome-moe-inference/}.
• Abstract（参考訳）: 大規模なMixture of Experts(MoE)モデルの出現は、条件計算によるモデルキャパシティと計算効率の向上を提供する人工知能の大幅な進歩を目立たせている。 しかし、これらのモデルの展開と推測は、計算資源、レイテンシ、エネルギー効率の点で大きな課題を呈している。 この総合的な調査は、システムスタック全体にわたるMoEモデルの推論最適化技術の現状を体系的に分析する。 まず、最適化アプローチをモデルレベル、システムレベル、ハードウェアレベルの最適化に分類する分類学的枠組みを確立する。 モデルレベルでは、効率的なエキスパート設計、アテンション機構、プルーニング、量子化、知識蒸留といった様々な圧縮技術、動的ルーティング戦略やエキスパートマージ手法を含むアルゴリズムの改善など、アーキテクチャの革新について検討する。 システムレベルでは,分散コンピューティングアプローチ,ロードバランシング機構,スケーラブルなデプロイメントを実現する効率的なスケジューリングアルゴリズムについて検討する。 さらに、スループットとエネルギー効率を最大化するハードウェア固有の最適化と協調設計戦略についても検討する。 この調査は、既存のソリューションの構造化された概要を提供するだけでなく、MoE推論最適化における重要な課題と有望な研究方向を特定する。 我々の総合的な分析は、資源制約のある環境における大規模なMoEモデルの展開に取り組む研究者や実践者にとって貴重な資源となる。 進行中のアップデートとMoE推論最適化研究における最先端の進歩の共有を容易にするため、我々は \url{https://github.com/MoE-Inf/awesome-moe-inference/} でアクセス可能なリポジトリを構築した。

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