Ottimizzazione della comunicazione per l'addestramento dei Mix di Esperti con Parallelismo Ibrido degli Esperti
Immagine generata da Gemini AI
Uno studio recente mette in evidenza le sfide legate all'implementazione della comunicazione Expert Parallel (EP) nei modelli di mixture-of-experts (MoE) in contesti hyperscale durante la fase di addestramento. Il modello di comunicazione richiede un approccio all-to-all, complicato da dinamiche e sparsità. I risultati suggeriscono che migliorare l'efficienza della comunicazione EP è fondamentale per ottimizzare le prestazioni dei MoE, il che potrebbe portare a un notevole miglioramento nei tempi di addestramento e nell'utilizzo delle risorse in ambienti di machine learning su larga scala.
Ottimizzazione della Comunicazione per l'Allenamento dei Modelli Mixture-of-Experts con Esperti Ibridi in Parallelo
I recenti progressi nell'allenamento dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) hanno messo in evidenza le sfide legate alla comunicazione dell'Expert Parallel (EP) nei modelli di mixture-of-experts (MoE) a iperscala. In un'importante svolta, è stato introdotto un approccio ibrido alla comunicazione EP, affrontando i problemi di sparseness dinamica e sovraccarico del trasferimento dati.
La strategia di esperti ibridi in parallelo combina i punti di forza sia del parallelismo dei dati che del parallelismo del modello, consentendo un utilizzo più efficiente delle risorse computazionali. I componenti chiave includono:
- Modelli di Comunicazione Dinamici: Adatta le strategie di comunicazione in base alle condizioni di allenamento in tempo reale.
- Gestione della Sparsità: Riduce la comunicazione non necessaria che può ostacolare le performance.
- Allocazione delle Risorse: Migliora l'allocazione delle risorse computazionali per un allenamento efficiente.
Gli esperimenti iniziali dimostrano che questo approccio ibrido può portare a significativi miglioramenti nei tempi di allenamento, con riduzioni dei costi di comunicazione riportate fino al 40%. Questa ottimizzazione consente ai ricercatori di affrontare dataset più ampi e compiti più complessi senza incorrere in costi proibitivi.
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📰 Fonte originale: https://developer.nvidia.com/blog/optimizing-communication-for-mixture-of-experts-training-with-hybrid-expert-parallel/
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