Optimisation de la communication pour l'entraînement de Mixture-of-Experts avec le parallélisme hybride des experts
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Une étude récente met en lumière les défis liés à la mise en œuvre de la communication Expert Parallel (EP) dans les modèles de mélange d'experts (MoE) à hyperscale durant l'entraînement. Ce modèle de communication requiert une approche tous-à-tous, compliquée par des dynamiques et une certaine sparsité. Les résultats suggèrent qu'optimiser l'efficacité de la communication EP est essentiel pour améliorer les performances des MoE, ce qui pourrait considérablement réduire les temps d'entraînement et optimiser l'utilisation des ressources dans des environnements d'apprentissage automatique à grande échelle.
Optimiser la communication pour l'entraînement des Mixtures-of-Experts avec le parallèle d'experts hybride
Les récentes avancées dans l'entraînement des modèles de langage à grande échelle (LLM) ont mis en lumière des défis liés à la communication en mode Expert Parallel (EP) dans les modèles mélange d'experts (MoE) à hyperscale. Dans une avancée significative, une approche hybride de la communication EP a été introduite, abordant les problèmes de la parcimonie dynamique et des frais de transfert de données.
La stratégie de parallèle d'experts hybride combine les forces du parallélisme de données et de modèles, permettant une utilisation plus efficace des ressources informatiques. Les composants clés incluent :
- Modèles de communication dynamiques : Adapte les stratégies de communication en fonction des conditions d'entraînement en temps réel.
- Gestion de la parcimonie : Réduit la communication inutile qui peut créer des goulots d'étranglement dans les performances.
- Allocation des ressources : Améliore l'allocation des ressources informatiques pour un entraînement efficace.
Les expériences initiales démontrent que cette approche hybride peut conduire à des améliorations significatives des temps d'entraînement, avec des réductions des coûts de communication allant jusqu'à 40 %. Cette optimisation permet aux chercheurs de s'attaquer à des ensembles de données plus volumineux et à des tâches plus complexes sans encourir de coûts prohibitifs.
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📰 Source originale : https://developer.nvidia.com/blog/optimizing-communication-for-mixture-of-experts-training-with-hybrid-expert-parallel/
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