論文の概要: MoESD: Unveil Speculative Decoding's Potential for Accelerating Sparse MoE

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.19645v1
• Date: Mon, 26 May 2025 08:01:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:43.263916
• Title: MoESD: Unveil Speculative Decoding's Potential for Accelerating Sparse MoE
• Title（参考訳）: MoESD: スパースMoEを加速する投機的デコーディングの可能性
• Authors: Zongle Huang, Lei Zhu, Zongyuan Zhan, Ting Hu, Weikai Mao, Xianzhi Yu, Yongpan Liu, Tianyu Zhang,
• Abstract要約: 投機的復号法(SD: Speculative decoding)は、LSM推論を精度の低下なしに高速化する手法として広く用いられている。 中程度のバッチサイズでは、MoEは高密度モデルよりもSDの恩恵を受けます。 これらの効果を特徴付ける新しい指標「目標効率」を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.413800846658564
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have achieved remarkable success across many applications, with Mixture of Experts (MoE) models demonstrating great potential. Compared to traditional dense models, MoEs achieve better performance with less computation. Speculative decoding (SD) is a widely used technique to accelerate LLM inference without accuracy loss, but it has been considered efficient only for dense models. In this work, we first demonstrate that, under medium batch sizes, MoE surprisingly benefits more from SD than dense models. Furthermore, as MoE becomes sparser -- the prevailing trend in MoE designs -- the batch size range where SD acceleration is expected to be effective becomes broader. To quantitatively understand tradeoffs involved in SD, we develop a reliable modeling based on theoretical analyses. While current SD research primarily focuses on improving acceptance rates of algorithms, changes in workload and model architecture can still lead to degraded SD acceleration even with high acceptance rates. To address this limitation, we introduce a new metric 'target efficiency' that characterizes these effects, thus helping researchers identify system bottlenecks and understand SD acceleration more comprehensively. For scenarios like private serving, this work unveils a new perspective to speed up MoE inference, where existing solutions struggle. Experiments on different GPUs show up to 2.29x speedup for Qwen2-57B-A14B at medium batch sizes and validate our theoretical predictions.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は多くのアプリケーションで大きな成功を収めており、Mixture of Experts(MoE)モデルは大きな可能性を示しています。 従来の高密度モデルと比較して、MoEはより少ない計算でより良いパフォーマンスを達成する。 投機的復号法(SD)は,LLM推論を精度損失なく高速化する手法として広く用いられているが,高密度モデルのみに有効であると考えられている。 この研究で、我々はまず、中程度のバッチサイズで、MoEが高密度モデルよりもSDの恩恵を受けることを実証した。 さらに、MoEがスペーサー(MoE設計の主流となっているトレンド)になるにつれて、SDアクセラレーションが有効になると予想されるバッチサイズの範囲が広くなる。 SDに関するトレードオフを定量的に理解するために,理論解析に基づく信頼性のあるモデリング手法を開発した。 現在のSD研究は主にアルゴリズムの受け入れ率の改善に重点を置いているが、ワークロードやモデルアーキテクチャの変化は、高い受け入れ率でもSDアクセラレーションの劣化につながる可能性がある。 この制限に対処するために、これらの効果を特徴付ける新しい指標「ターゲット効率」を導入し、システムボトルネックを特定し、SD加速度をより包括的に理解するのに役立つ。 プライベートサービスのようなシナリオでは、既存のソリューションが苦労しているMoE推論を高速化する新たな視点が明らかにされる。 異なるGPUの実験では、Qwen2-57B-A14Bを中間バッチサイズで2.29倍高速化し、理論予測を検証する。

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