Effiziente MoE-Modelle: Gedächtnis und Latenz ausbalancieren

Mixture-of-Experts (MoE) Modelle werden in verschiedenen KI-Diensten eingesetzt. Sie funktionieren, indem sie mehrere Eingabesequenzen verarbeiten, die aus Tokens bestehen. In diesen Modellen gibt es kleine Netzwerke, die "Experten" genannt werden. Diese Experten kümmern sich um verschiedene Teile des Inputs. Die Herausforderung bei MoE-Modellen sind die Speicheranforderungen, die aufgrund der grossen Anzahl an Parametern sehr hoch sein können.

#Das Problem mit den Speicherkosten

Ein grosses Problem bei der Verwendung von MoE-Modellen ist, dass sie oft viel mehr Speicher benötigen als Standardmodelle. Zum Beispiel können Googles Switch Transformers bis zu 1,5 Billionen Parameter haben und brauchen viele GPUs, um zu laufen. Das führt zu hohen Kosten, wenn man diese Modelle einsetzt, was sie weniger zugänglich macht.

#Parameter-Offloading als Lösung

Eine Lösung, um die Einsatzkosten zu senken, ist eine Methode namens Parameter-Offloading. Diese Technik beinhaltet, die Parameter des MoE-Modells auf günstigeren Speicheroptionen wie SSDs zu speichern. Wenn das Modell einen Experten benötigt, werden die erforderlichen Parameter nur bei Bedarf in den GPU-Speicher geladen. Dieser Ansatz hilft, Speicher zu sparen, führt aber oft zu Verzögerungen, weil das Abrufen aus dem Speicher Zeit braucht.

#Die Herausforderung der Latenz

Das Hauptproblem beim Offloading ist, dass es die Latenz erhöht, also die Zeit, die das Modell benötigt, um zu antworten. In Anwendungen wie Chatbots oder Empfehlungssystemen ist eine niedrige Latenz entscheidend. Wenn Offloading verwendet wird, können die Antwortzeiten unangemessen lang werden, was die Benutzererfahrung beeinträchtigt.

#Das Ziel unseres Systems

Unser Ziel ist es, ein Serversystem zu schaffen, das die Latenz verringert, während es Offloading verwendet. Dieses System wird so gestaltet, dass es kleine Eingabemengen verarbeiten kann. In solchen Fällen sehen wir oft, dass nur wenige Experten immer wieder benötigt werden, um verschiedene Eingabesequenzen zu verarbeiten. Indem wir uns auf diese Experten konzentrieren, können wir die Effizienz unseres Modells verbessern.

#Sparse Aktivierung und ihre Bedeutung

Bei der Verwendung von MoE-Modellen bemerken wir, dass während der Verarbeitung nur eine Handvoll Experten aktiviert wird. Dieses Phänomen nennt man sparse Aktivierung. Zum Beispiel könnten in einem typischen Szenario etwa 20 % der Experten für einen bestimmten Input aktiviert werden. Diese Einsicht erlaubt es uns, unseren Ansatz anzupassen und zu priorisieren, welche Experten in den Speicher geladen werden sollen.

#Aktivierungsbewusstes Experten-Offloading

Um die sparse Aktivierung auszunutzen, schlagen wir "aktivierungsbewusstes Experten-Offloading" vor. Diese Methode verfolgt, welche Experten während der Verarbeitung benötigt werden. Durch die Analyse dieser Daten kann unser System vorhersagen, welche Experten vermutlich bald benötigt werden und sie im Voraus abrufen, um Verzögerungen zu reduzieren.

#Wichtige Funktionen unseres Systems

Unser System umfasst mehrere innovative Komponenten:

#Expertenaktivierungsverfolgung

Wir haben eine Methode zur Verfolgung der Aktivierung von Experten während des Inferenzprozesses entwickelt. Dabei werden aufgezeichnet, welche Experten bestimmte Sequenzen bearbeiten, was eine bessere Vorhersage zukünftiger Bedürfnisse ermöglicht.

#Aktivierungsbewusstes Vorab-Laden

Sobald wir Aktivierungsmuster aufgezeichnet haben, erstellen wir einen Vorab-Lade-Mechanismus, der wahrscheinlich benötigte Experten in den Speicher lädt, bevor sie tatsächlich angefordert werden. Das hilft, das Modell reaktionsfähig zu halten.

#Aktivierungsbewusste Caching

Wir haben auch ein Caching-System implementiert, das Experten priorisiert, die während der vorherigen Verarbeitung hohe Aktivierungsraten gezeigt haben. So sind häufig genutzte Experten immer bereit, ohne Verzögerungen abgerufen zu werden.

#Implementierung des Systems

Unser System ist eine Kombination aus C++ und Python. Wir haben darauf geachtet, dass es grosse MoE-Modelle unterstützen kann, indem wir sie so speichern, dass eine effiziente Inferenz ermöglicht wird. Besonders wichtig war uns die Leistungsoptimierung bei der Verwendung mehrerer GPUs und SSDs in einem Cluster-Setup.

#Multi-GPU-Optimierung

Bei der Verwendung mehrerer GPUs muss darauf geachtet werden, die Arbeitslast effizient zu verteilen. Unser Design umfasst Mechanismen, die Experten auf verschiedene GPUs verteilen, während sie so selten wie möglich bewegt werden. Das reduziert die Latenz und verbessert die Gesamtleistung.

#Bewertung des Systems

Um zu bewerten, wie gut unser System funktioniert, haben wir eine Reihe von Experimenten mit verschiedenen Datensätzen und Modellen durchgeführt. Wir haben es mit bestehenden Systemen verglichen, um zu sehen, wie viel Verbesserung wir erreichen konnten.

#Latenz und Durchsatz

Wir haben uns auf zwei Hauptmetriken konzentriert: Latenz (wie lange es dauert, eine Antwort zu erhalten) und Durchsatz (wie viele Anfragen in einem bestimmten Zeitraum verarbeitet werden können). In unseren Tests hat unser System traditionelle Methoden konsequent übertroffen und signifikante Reduzierungen sowohl bei der Latenz als auch beim Ressourcenverbrauch gezeigt.

#Anpassungsfähigkeit an verschiedene Arbeitslasten

Unser System hat sich auch als anpassungsfähig an verschiedene Arten von Anfragen erwiesen. Wir haben es mit verschiedenen Datensätzen getestet und festgestellt, dass es Änderungen in der Eingabeverteilung ohne signifikante Leistungseinbussen bewältigen kann.

#Fazit

Zusammenfassend haben wir ein neues MoE-Serversystem entwickelt, das effektiv die Latenz reduziert und die Effizienz durch unsere einzigartigen Ansätze zur aktivierungsbewussten Vorab-Ladung und Caching verbessert. Unsere Arbeit ermöglicht den effizienten Einsatz grosser KI-Modelle und macht sie für verschiedene Anwendungen zugänglicher. Wir glauben, dass dieses System einen signifikanten Beitrag zur Zukunft des KI-Modell-Serving leisten kann.