Fugu-MT 論文翻訳(概要): SYMI: Efficient Mixture-of-Experts Training via Model and Optimizer State Decoupling

論文の概要: SYMI: Efficient Mixture-of-Experts Training via Model and Optimizer State Decoupling

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.19925v2
Date: Fri, 17 Oct 2025 01:36:11 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-10-20 13:49:08.617631
Title: SYMI: Efficient Mixture-of-Experts Training via Model and Optimizer State Decoupling
Title（参考訳）: SYMI: モデルとオプティマイザ状態デカップリングによるエクササイズ学習の効率化
Authors: Athinagoras Skiadopoulos, Mark Zhao, Swapnil Gandhi, Thomas Norrie, Shrijeet Mukherjee, Christos Kozyrakis,
Abstract要約: Mixture-of-Experts (MoE)モデルは、計算の線形増加を伴わずに、モデルサイズを拡大し続けるために広く採用されているソリューションとなっている。現在のシステムでは、人気のある専門家に割り当てられたトークンをドロップするか、収束を低下させるか、あるいは人気に基づいて各専門家に割り当てられたリソースを頻繁に再バランスさせなければならない。適応型MOEトレーニングシステムであるSYMIを紹介する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2777855412373709
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Mixture-of-Experts (MoE) models have become a widely-adopted solution to continue scaling model sizes without a corresponding linear increase in compute. During MoE model training, each input token is dynamically routed to a subset of experts -- sparsely-activated feed-forward networks -- within each transformer layer. The distribution of tokens assigned to each expert varies widely and rapidly over the course of training. To handle the wide load imbalance across experts, current systems are forced to either drop tokens assigned to popular experts, degrading convergence, or frequently rebalance resources allocated to each expert based on popularity, incurring high state migration overheads. To break this performance-accuracy tradeoff, we introduce SYMI, an adaptive MoE training system. The key insight of SYMI is to decouple the placement of expert parameters from their large optimizer state. SYMI statically partitions the optimizer of each expert across all training nodes. Meanwhile, SYMI dynamically adjusts the placement of expert parameters by repurposing existing weight updates, avoiding migration overheads. In doing so, SYMI right-sizes the GPU resources allocated to each expert, on a per-iteration basis, with minimal overhead. Compared to state-of-the-art MoE training systems, DeepSpeed and FlexMoE, SYMI is able to achieve a 30.5% and 25.9% faster time-to-convergence, respectively.
Abstract（参考訳）: Mixture-of-Experts (MoE)モデルは、計算の線形増加を伴わずに、モデルサイズを拡大し続けるために広く採用されているソリューションとなっている。 MoEモデルトレーニング中、各入力トークンは、各トランスフォーマー層内で、専門家のサブセット – わずかにアクティブなフィードフォワードネットワーク – に動的にルーティングされる。各専門家に割り当てられたトークンの分布は、トレーニングの過程で広く、急速に変化する。エキスパート間の広範な負荷不均衡を処理するため、現在のシステムは、人気のある専門家に割り当てられたトークンをドロップするか、収束を低下させるか、あるいは人気に基づいて各専門家に割り当てられたリソースを頻繁に再バランスさせ、高い状態移行オーバーヘッドを発生させなければならない。この性能・精度のトレードオフを打破するために,適応型MoEトレーニングシステムであるSYMIを導入する。 SYMIの主な洞察は、エキスパートパラメータの配置を、大きなオプティマイザ状態から切り離すことである。 SYMIは、各専門家のオプティマイザを、すべてのトレーニングノードに静的に分割する。一方、SYMIは既存の重み付け更新を再利用し、マイグレーションオーバーヘッドを回避することで、エキスパートパラメータの配置を動的に調整する。そうすることで、SYMIは各専門家に割り当てられたGPUリソースを、イテレーションごとに、最小限のオーバーヘッドで、右サイズにすることができる。最先端のMoEトレーニングシステムであるDeepSpeedとFlexMoEと比較して、SYMIは、それぞれ30.5%と25.9%の高速化を実現している。

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