論文の概要: fMoE: Fine-Grained Expert Offloading for Large Mixture-of-Experts Serving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05370v1
• Date: Fri, 07 Feb 2025 22:51:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:33:37.496307
• Title: fMoE: Fine-Grained Expert Offloading for Large Mixture-of-Experts Serving
• Title（参考訳）: fMoE: エクササイズを多用したエキスパートのオフロード
• Authors: Hanfei Yu, Xingqi Cui, Hong Zhang, Hao Wang, Hao Wang,
• Abstract要約: fMoEは、MoEサービスのためのきめ細かい専門家のオフロードシステムである。 我々はfMoEが推論遅延を47%削減し、最先端ソリューションよりも専門家のヒット率を36%向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.956997242640728
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have gained immense success in revolutionizing various applications, including content generation, search and recommendation, and AI-assisted operation. To reduce high training costs, Mixture-of-Experts (MoE) architecture has become a popular backbone for modern LLMs. However, despite the benefits, serving MoE-based LLMs experience severe memory inefficiency due to sparsely activated experts. Recent studies propose to offload inactive experts from GPU memory to CPU memory to improve the serving efficiency of MoE models. However, they either incur high inference latency or high model memory footprints due to coarse-grained designs. To tame the latency-memory trade-off in MoE serving, we present fMoE, a fine-grained expert offloading system for MoE serving that achieves low inference latency with memory efficiency. We design fMoE to extract fine-grained expert selection patterns from MoE models and semantic hints from input prompts to efficiently guide expert prefetching, caching, and offloading decisions. fMoE is prototyped on top of HuggingFace Transformers and deployed on a six-GPU testbed. Experiments with open-source MoE models and real-world workloads show that fMoE reduces inference latency by 47% and improves expert hit rate by 36% over state-of-the-art solutions.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、コンテンツ生成、検索とレコメンデーション、AI支援操作など、さまざまなアプリケーションに革命をもたらした。 トレーニングコストを下げるため、Mixture-of-Experts (MoE)アーキテクチャは現代のLLMのバックボーンとして人気がある。 しかし、その利点にもかかわらず、MoEベースのLLMは、わずかに活性化された専門家のために、メモリ不足を経験する。 近年の研究では、GPUメモリからCPUメモリに非アクティブなエキスパートをオフロードし、MoEモデルのサービス効率を改善することが提案されている。 しかし、粗い設計のため、高い推論遅延や高モデルメモリフットプリントが発生する。 本報告では、MoEサービスにおける遅延メモリのトレードオフを緩和するため、メモリ効率の低い推論レイテンシを実現する、MoEサービスのための詳細な専門家オフロードシステムであるfMoEを紹介する。 我々は、fMoEを設計し、MoEモデルからきめ細かい専門家選択パターンと入力プロンプトから意味ヒントを抽出し、専門家のプリフェッチ、キャッシュ、オフロード決定を効率的にガイドする。 fMoEはHuggingFace Transformer上でプロトタイプされ、6つのGPUテストベッドにデプロイされる。 オープンソースのMoEモデルと実世界のワークロードによる実験によると、fMoEは推論遅延を47%削減し、最先端のソリューションよりも専門家のヒット率を36%改善している。

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