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MoEエキスパート共活性化:入力の並べ替えでスループット向上

Doublewordのバッチ推論サービスは、入力を並べ替えることでMixture-of-Expertsモデルの推論時にエキスパートのロード回数を減らし、モデルやカーネルの変更なしにスループットを向上させます。実験では、埋め込みモデルを使用したクラスタリングによりエキスパートロードが約15%削減され、大幅な高速化が実現しました。

ソースHacker News AI著者: kkm
MoEエキスパート共活性化:入力の並べ替えでスループット向上
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  • MoEモデルは推論時にメモリ帯域幅がボトルネックとなり、スループットが低下する。
  • 類似したプロンプトをバッチ化することで、必要となるエキスパートを重複させ、ロード回数を削減。
  • BGE-small埋め込みモデルによるクラスタリングで12.4%、微調整後で15.6%のエキスパートロード削減。
  • エキスパート並列設定にも適用可能だが、加速効果はエキスパートの分割方法に依存。

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