論文の概要: Capacity-Aware Inference: Mitigating the Straggler Effect in Mixture of Experts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05066v1
• Date: Fri, 07 Mar 2025 01:11:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-10 12:25:13.796532
• Title: Capacity-Aware Inference: Mitigating the Straggler Effect in Mixture of Experts
• Title（参考訳）: キャパシティ・アウェア推論:専門家の混在におけるストラグラー効果の緩和
• Authors: Shwai He, Weilin Cai, Jiayi Huang, Ang Li,
• Abstract要約: Mixture of Experts (MoE)は、スパースエキスパートアクティベーションを活用することで、大規模な言語モデルをスケールするための効果的なアーキテクチャである。 MoEは不均衡なトークン・ツー・エキスパートの割り当てによって推論の非効率に悩まされ、一部の専門家はオーバーロードされ、他の専門家は未使用のままである。 我々は,(1)MoEの最大遅延を制御するために過負荷のトークンを廃棄するtextbftextitCapacity-Aware Token Drop,(2)過負荷のトークンを未利用の専門家に再配置するtextbftextitCapacity-Aware Token Rerouteの2つの主要な手法を含むキャパシティ・アウェア推論を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.393481672669564
• License:
• Abstract: The Mixture of Experts (MoE) is an effective architecture for scaling large language models by leveraging sparse expert activation, optimizing the trade-off between performance and efficiency. However, under expert parallelism, MoE suffers from inference inefficiencies due to imbalanced token-to-expert assignment, where some experts are overloaded while others remain underutilized. This imbalance leads to poor resource utilization and increased latency, as the most burdened expert dictates the overall delay, a phenomenon we define as the \textbf{\textit{Straggler Effect}}. To mitigate this, we propose Capacity-Aware Inference, including two key techniques: (1) \textbf{\textit{Capacity-Aware Token Drop}}, which discards overloaded tokens to regulate the maximum latency of MoE, and (2) \textbf{\textit{Capacity-Aware Token Reroute}}, which reallocates overflowed tokens to underutilized experts, balancing the token distribution. These techniques collectively optimize both high-load and low-load expert utilization, leading to a more efficient MoE inference pipeline. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of our methods, showing significant improvements in inference efficiency, e.g., 0.2\% average performance increase and a 1.94$\times$ inference speedup on Mixtral-8$\times$7B-Instruct.
• Abstract（参考訳）: エキスパートの混合(Mixture of Experts、MoE)は、スパース専門家の活性化を活用し、パフォーマンスと効率のトレードオフを最適化することで、大きな言語モデルをスケールするための効果的なアーキテクチャである。 しかし、専門家の並列性の下では、MoEは不均衡なトークン・ツー・エキスパートの割り当てによって推論の非効率に悩まされ、一部の専門家はオーバーロードされ、他の専門家は未使用のままである。 この不均衡は、リソース利用の低さとレイテンシの増大につながります。最も負荷のかかる専門家が全体の遅延を規定するので、この現象は \textbf{\textit{Straggler Effect}} と定義します。 これを軽減するために,(1) MoEの最大遅延を制御するために過負荷のトークンを破棄する \textbf{\textit{Capacity-Aware Token Drop}} と(2) 過負荷のトークンを未使用の専門家に再配置する \textbf{\textit{Capacity-Aware Token Reroute}} という2つの主要な手法を含むキャパシティ・アウェア推論を提案する。 これらのテクニックは、高負荷と低負荷のエキスパート利用の両方を総合的に最適化し、より効率的なMoE推論パイプラインを生み出す。 実験の結果,Mixtral-8$\times$7B-Instructにおける推論効率,平均性能0.2\%,推論速度1.94$\times$Inference speedupの大幅な改善が示された。

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