論文の概要: Diagnosing Overhead in Dispatch Operations: Cross-architecture Observatory
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.20982v1
- Date: Wed, 20 May 2026 10:14:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-21 19:19:56.616935
- Title: Diagnosing Overhead in Dispatch Operations: Cross-architecture Observatory
- Title（参考訳）: 散布作業におけるオーバーヘッド診断:クロスアーキテクチャ観測所
- Authors: Bole Ma, Jan Eitzinger, Harald Koestler, Gerhard Wellein,
- Abstract要約: AlltoAllのディスパッチは、MoEの専門家並列性の主要なボトルネックである。
ワークロードに関する2つの仮定をテストするために、DODOCOを導入します。
EPのスケーリングは、各アーキテクチャの計測可能な範囲内で、専門家ごとの最大/平均トークン比を5%以上変更する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.081571058570587
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: AlltoAll dispatch is the dominant bottleneck of MoE expert parallelism, and the interconnect community has responded with four families of mitigations: predictive sample placement, adaptive expert relayout, hierarchical collectives, and EP-aware topology. All four rest on two assumptions about the workload. The first is that routing imbalance is correctable by the system layer. The second is that the mock-token benchmarks evaluating them faithfully represent production routing. We introduce DODOCO to test both assumptions. We instrument five MoE checkpoints spanning five sequence-mixer designs (DeepSeek-V2-Lite MLA, DeepSeek-MoE-16B MHA, Qwen3-30B GQA, Nemotron-30B Mamba-2, Qwen3.5-35B GDN) under a 5 by 6 grid of data conditions plus a matched EP scan from 4 to 32 ranks on H100s; both assumptions fail. Scaling EP changes the per-expert max/mean token ratio by at most 5% within every architecture's measurable range: the straggler is intrinsic to the routing decision the model makes, not to how its experts land on ranks. Mock tokens overestimate routing Gini by up to a factor of 2.35 and fabricate a batch-size scaling trend that vanishes the moment real text replaces random IDs. A third pattern, unexpected, emerges from the same matrix: the five architectures cleave into two stable bands. MHA and Mamba-2 (data-resilient) drop to Gini 0.105 and 0.150 on wikitext. MLA and GDN (persistently concentrated) stay above 0.24 on every real-text condition and reach 0.29 to 0.38 on mock. GQA is the intermediate case. These bands, not the EP degree or the mock-data profile, are the right workload input to AlltoAll-aware interconnect and dispatch design.
- Abstract（参考訳）: AlltoAllディスパッチは、MoEの専門家並列性の主要なボトルネックであり、相互接続コミュニティは、予測的なサンプル配置、適応的な専門家リレーアウト、階層的集合、EP対応トポロジーの4つのファミリーで対応している。
4つとも、ワークロードに関する仮定が2つあります。
1つ目は、ルーティングの不均衡がシステム層によって修正可能であることです。
2つ目は、モックツーケンベンチマークがプロダクションルーティングを忠実に表現していることだ。
両方の仮定をテストするためにDODOCOを導入します。
我々は、5つのシークエンスミキサー設計(DeepSeek-V2-Lite MLA, DeepSeek-MoE-16B MHA, Qwen3-30B GQA, Nemotron-30B Mamba-2, Qwen3.5-35B GDN)の5つのチェックポイントを5×6グリッドのデータ条件と、H100の4～32ランクのEPスキャンで計測する。
EPのスケーリングは、各アーキテクチャの計測可能な範囲内で、専門家ごとの最大/平均トークン比率を5%以上変更する。
モックトークンは、ルーティングのGiniを最大2.35倍に過大評価し、実際のテキストがランダムIDを置き換える瞬間を消滅させるバッチサイズのスケーリングトレンドを作成する。
3つ目のパターンは、予想外の、同じマトリックスから現れ、5つのアーキテクチャが2つの安定したバンドに分解される。
MHAとMamba-2(データレジリエント)はwikitextでGini 0.105 と 0.150 にダウンする。
MLA と GDN (peristently concentration) は、すべての実文条件で 0.24 を超え、モックでは 0.29 から 0.38 に達する。
GQAは中間ケースである。
これらのバンドはEP学位やモックデータプロファイルではなく、AlltoAll-aware相互接続およびディスパッチ設計への適切なワークロード入力である。
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