Modelli MoE efficienti: bilanciare memoria e latenza

I modelli Mixture-of-Experts (MoE) vengono usati in vari servizi di intelligenza artificiale. Funzionano elaborando più sequenze di input, che consistono in token. All'interno di questi modelli, ci sono piccole reti chiamate "esperti." Questi esperti si occupano di diverse parti dell'input. La sfida con i modelli MoE è la loro necessità di memoria, che può essere molto alta a causa del grande numero di parametri.

#Il Problema dei Costi di Memoria

Un grosso problema nell'uso dei modelli MoE è che richiedono spesso molta più memoria rispetto ai modelli standard. Ad esempio, i Switch Transformers di Google possono avere fino a 1,5 trilioni di parametri e necessitano di molte GPU per funzionare. Questo porta a costi elevati quando si distribuiscono questi modelli, rendendoli meno accessibili.

#Il Parametro Offloading come Soluzione

Una soluzione per ridurre i costi di distribuzione è un metodo chiamato parameter offloading. Questa tecnica prevede di memorizzare i parametri del modello MoE su opzioni di storage più economiche come gli SSD. Quando il modello ha bisogno di un esperto, porta i parametri necessari nella memoria GPU solo quando è necessario. Questo approccio aiuta a risparmiare memoria ma spesso porta a ritardi perché il recupero dallo storage richiede tempo.

#La Sfida della Latency

Il problema principale con l'offloading è che aumenta la Latenza, cioè il tempo che ci vuole per il modello per rispondere. In applicazioni come chatbot o sistemi di raccomandazione, una bassa latenza è fondamentale. Quando si usa l'offloading, i tempi di risposta possono diventare inaccettabilmente lunghi, influenzando l'esperienza dell'utente.

#L'Obiettivo del Nostro Sistema

Il nostro obiettivo è creare un sistema di servizio che riduca la latenza mentre utilizza l'offloading. Questo sistema sarà progettato per gestire piccoli batch di input. In questi casi, spesso vediamo che solo pochi esperti sono necessari ripetutamente per elaborare diverse sequenze di input. Concentrandoci su questi esperti, possiamo migliorare l'efficienza del nostro modello.

#Attivazione Sparsa e la Sua Importanza

Quando usiamo modelli MoE, notiamo che durante l'elaborazione, solo un pugno di esperti vengono attivati. Questo fenomeno è noto come attivazione sparsa. Ad esempio, in uno scenario tipico, circa il 20% degli esperti può essere attivato per un dato input. Questa intuizione ci consente di adattare il nostro approccio per dare priorità a quali esperti caricare in memoria.

#Offloading degli Esperti Consapevoli dell'Attivazione

Per sfruttare l'attivazione sparsa, proponiamo "offloading degli esperti consapevole dell'attivazione." Questo metodo tiene traccia di quali esperti sono necessari durante l'elaborazione. Analizzando questi dati, il nostro sistema può prevedere quali esperti saranno probabilmente richiesti a breve e recuperarli in anticipo, riducendo così i ritardi.

#Caratteristiche Chiave del Nostro Sistema

Il nostro sistema include diversi componenti innovativi:

#Tracciamento dell'Attivazione degli Esperti

Abbiamo sviluppato un metodo per tracciare l'attivazione degli esperti durante il processo di inferenza. Questo implica registrare quali esperti gestiscono sequenze specifiche, consentendo previsioni migliori delle future necessità.

#Prefetching Consapevole dell'Attivazione

Una volta registrati i modelli di attivazione, creiamo un meccanismo di prefetching che carica in memoria gli esperti che probabilmente saranno necessari prima che vengano effettivamente richiesti. Questo aiuta a mantenere il modello reattivo.

#Caching Consapevole dell'Attivazione

Abbiamo anche implementato un sistema di caching che dà priorità agli esperti che hanno mostrato tassi di attivazione elevati durante le elaborazioni precedenti. Questo assicura che gli esperti usati frequentemente siano sempre pronti ad essere accessibili senza ritardi.

#Implementazione del Sistema

Il nostro sistema è costruito utilizzando una combinazione di C++ e Python. Ci siamo concentrati sulla garanzia che potesse supportare grandi modelli MoE, memorizzandoli in un modo che consentisse un'inferenza efficiente. Abbiamo prestato particolare attenzione a ottimizzare le prestazioni quando si utilizzano più GPU e SSD in un setup cluster.

#Ottimizzazione Multi-GPU

Quando si utilizzano più GPU, è importante suddividere il carico di lavoro in modo efficiente. Il nostro design include meccanismi che distribuiscono gli esperti tra diverse GPU minimizzando la frequenza con cui devono essere spostati. Questo riduce la latenza e migliora le prestazioni complessive.

#Valutazione del Sistema

Per valutare quanto bene funzioni il nostro sistema, abbiamo eseguito una serie di esperimenti utilizzando vari dataset e modelli. Lo abbiamo confrontato con sistemi esistenti per vedere quanto miglioramento potessimo ottenere.

#Latenza e Throughput

Ci siamo concentrati su due metriche principali: la latenza (quanto tempo ci vuole per avere una risposta) e il throughput (quante richieste possono essere elaborate in un tempo dato). Nei nostri test, il nostro sistema ha costantemente superato i metodi tradizionali, mostrando riduzioni significative sia nella latenza che nell'uso delle risorse.

#Adattabilità a Diverse Carichi di Lavoro

Il nostro sistema ha anche dimostrato di essere adattabile a diversi tipi di richieste. Lo abbiamo testato con vari dataset e abbiamo scoperto che poteva gestire cambiamenti nella distribuzione dell'input senza significative riduzioni delle prestazioni.

#Conclusione

In sintesi, abbiamo sviluppato un nuovo sistema di servizio MoE che riduce efficacemente la latenza e migliora l'efficienza grazie ai nostri approcci unici al prefetching e caching consapevole dell'attivazione. Il nostro lavoro consente la distribuzione efficace di grandi modelli di intelligenza artificiale, rendendoli più accessibili per varie applicazioni. Crediamo che questo sistema possa contribuire significativamente al futuro del servizio dei modelli di intelligenza artificiale.