EPLB (エキスパート並列ロードバランサー)
EPLBは、エキスパートの配置と複製を最適化してGPU間の計算負荷を均衡させる、Mixture of Experts (MoE) モデル用のロードバランサーです。
高度な負荷分散
EPLBの主な機能
EPLBは、インテリジェントなエキスパート複製と配置戦略を組み合わせて、Mixture of Expertsモデルのパフォーマンスを最適化します。
システム設計
EPLBアーキテクチャ
EPLBは、階層的およびグローバルという2つの主要な負荷分散戦略を採用しており、それぞれ異なる展開シナリオに最適化されています。
階層的負荷分散
ノード数をエキスパートグループ数で均等に分割できる場合に使用されます。この戦略では、まずエキスパートグループをノード間で均等に分散し、次に各ノード内でエキスパートを複製し、最後に複製されたエキスパートをGPUにパッキングします。
グローバル負荷分散
他のシナリオで使用される場合、この戦略はエキスパートグループを無視し、計算負荷に基づいてエキスパートをグローバルに直接複製し、ワークロードの均等な分散を実現するためにGPUにパッキングします。
ベンチマーク
EPLBのパフォーマンス
EPLBは、GPU間でエキスパートのワークロードを均衡させることにより、MoEモデルのパフォーマンスを大幅に向上させます。
負荷不均衡の削減
最大85%
GPU間の計算負荷不均衡の削減
スループット向上
最大40%
システム全体のスループット向上
GPU使用率
+95%
バランスの取れたエキスパート配置による平均GPU使用率
スケーリング効率
ほぼ線形
GPU数の増加に伴うスケーリング効率
アプリケーション
EPLBのユースケース
EPLBは、Mixture of Expertsモデルの様々な展開シナリオに最適化されています。
よくある質問
お探しの回答が見つかりませんか？GitHubリポジトリをチェックするか、チームにお問い合わせください。
- EPLBとは何ですか？
- EPLB（エキスパート並列ロードバランサー）は、エキスパートをインテリジェントに複製・配置することでGPU間でエキスパートのワークロードを均衡させ、Mixture of Experts（MoE）モデルの展開を最適化するためのツールです。
- EPLBはどのように機能しますか？
- EPLBは、各エキスパートの推定計算負荷を分析し、各エキスパートに必要な複製数を決定し、ワークロードの均等な分散を実現するためにこれらの複製をGPU間に配置します。階層的負荷分散とグローバル負荷分散という2つの戦略を提供します。
- 階層的負荷分散とグローバル負荷分散の違いは何ですか？
- 階層的負荷分散は、まずエキスパートグループをノード間で均等に分散し、次に各ノード内でエキスパートを複製します。これは、ノード数をエキスパートグループ数で均等に分割できる場合に使用されます。グローバル負荷分散は、エキスパートグループを無視し、計算負荷に基づいてエキスパートをグローバルに直接複製します。
- MoEモデルにとって負荷分散が重要なのはなぜですか？
- MoEモデルでは、異なるエキスパートが大きく異なる計算負荷を持つ可能性があります。負荷分散がなければ、一部のGPUが過負荷になる一方で他のGPUが十分に活用されず、ボトルネックが生じてシステム全体のスループットが低下する可能性があります。
- EPLBはどのようにノード間トラフィックを削減しますか？
- EPLBの階層的負荷分散戦略は、可能な限り同じグループのエキスパートを同じノードに配置し、推論またはトレーニング中のノード間のデータ転送の必要性を減らします。
- EPLBはオープンソースですか？
- はい、EPLBはGitHubでオープンソースプロジェクトとして利用可能です（https://github.com/deepseek-ai/EPLB）。これはDeepSeek AIによって開発され、MoEモデルの効率的な展開をサポートしています。