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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14219v2
• Date: Wed, 22 Jan 2025 03:33:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-23 16:52:18.453028
• 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: 大規模Mixture of Experts(MoE)モデルは、条件計算によるモデル容量と計算効率の向上を提供する。 これらのモデル上で推論をデプロイし実行することは、計算資源、レイテンシ、エネルギー効率において大きな課題を示す。 本調査では,システムスタック全体にわたるMoEモデルの最適化手法について分析する。
• 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 represents a significant advancement in artificial intelligence, offering enhanced model capacity and computational efficiency through conditional computation. However, deploying and running inference on these models presents significant challenges in computational resources, latency, and energy efficiency. This comprehensive survey analyzes 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 provides both a structured overview of existing solutions and identifies key challenges and promising research directions in MoE inference optimization. To facilitate ongoing updates and the sharing of cutting-edge advances in MoE inference optimization research, we have established a repository accessible at 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表している。 しかし、これらのモデルへの推論の展開と実行は、計算資源、レイテンシ、エネルギー効率において大きな課題をもたらす。 この総合的な調査は、システムスタック全体にわたるMoEモデルの最適化手法を分析します。 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。 このサーベイは、既存のソリューションの構造化された概要と、MoE推論最適化における主要な課題と有望な研究方向性の両方を提供する。 MoE推論最適化研究における更新と最先端の進歩の共有を容易にするため、https://github.com/MoE-Inf/awesome-moe-inference/で利用可能なリポジトリを構築した。

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