EPLB (Балансировщик нагрузки экспертного параллелизма)
EPLB - это балансировщик нагрузки для моделей Mixture of Experts (MoE), который оптимизирует размещение и репликацию экспертов для балансировки вычислительной нагрузки между GPU.
Продвинутая балансировка нагрузки
Ключевые особенности EPLB
EPLB сочетает интеллектуальные стратегии репликации и размещения экспертов для оптимизации производительности моделей Mixture of Experts.
Системный дизайн
Архитектура EPLB
EPLB использует две основные стратегии балансировки нагрузки: иерархическую и глобальную, каждая из которых оптимизирована для различных сценариев развертывания.
Иерархическая балансировка нагрузки
Используется, когда количество узлов можно равномерно разделить на количество групп экспертов. Эта стратегия сначала распределяет группы экспертов равномерно между узлами, затем реплицирует экспертов внутри каждого узла, и наконец упаковывает реплицированных экспертов на GPU.
Глобальная балансировка нагрузки
Используется в других сценариях, эта стратегия игнорирует группы экспертов и напрямую реплицирует экспертов глобально на основе их вычислительной нагрузки, затем упаковывает их на GPU для достижения сбалансированного распределения рабочей нагрузки.
Показатели производительности
Производительность EPLB
EPLB значительно улучшает производительность моделей MoE, балансируя рабочие нагрузки экспертов между GPU.
Снижение дисбаланса нагрузки
До 85%
Снижение дисбаланса вычислительной нагрузки между GPU
Повышение пропускной способности
До 40%
Увеличение общей пропускной способности системы
Использование GPU
+95%
Среднее использование GPU при сбалансированном размещении экспертов
Эффективность масштабирования
Почти линейная
Эффективность масштабирования с увеличением количества GPU
Применения
Варианты использования EPLB
EPLB оптимизирован для различных сценариев развертывания моделей Mixture of Experts.
Часто задаваемые вопросы
Не нашли ответ, который искали? Проверьте наш репозиторий GitHub или свяжитесь с нашей командой.
- Что такое EPLB?
- EPLB (Балансировщик нагрузки экспертного параллелизма) - это инструмент для оптимизации развертывания моделей Mixture of Experts (MoE) путем балансировки рабочих нагрузок экспертов между GPU через интеллектуальную репликацию и размещение экспертов.
- Как работает EPLB?
- EPLB работает путем анализа предполагаемой вычислительной нагрузки каждого эксперта, определения количества реплик, необходимых для каждого эксперта, а затем размещения этих реплик между GPU для достижения сбалансированного распределения рабочей нагрузки. Он предлагает две стратегии: иерархическую балансировку нагрузки и глобальную балансировку нагрузки.
- В чем разница между иерархической и глобальной балансировкой нагрузки?
- Иерархическая балансировка нагрузки сначала распределяет группы экспертов равномерно между узлами, затем реплицирует экспертов внутри каждого узла. Она используется, когда количество узлов можно равномерно разделить на количество групп экспертов. Глобальная балансировка нагрузки игнорирует группы экспертов и напрямую реплицирует экспертов глобально на основе их вычислительной нагрузки.
- Почему балансировка нагрузки важна для моделей MoE?
- В моделях MoE разные эксперты могут иметь сильно различающиеся вычислительные нагрузки. Без балансировки нагрузки некоторые GPU могут быть перегружены, в то время как другие недостаточно используются, создавая узкие места и снижая общую пропускную способность системы.
- Как EPLB снижает межузловой трафик?
- Стратегия иерархической балансировки нагрузки EPLB размещает экспертов из одной группы на одном узле, когда это возможно, уменьшая необходимость передачи данных между узлами во время вывода или обучения.
- EPLB является открытым исходным кодом?
- Да, EPLB доступен как проект с открытым исходным кодом на GitHub по адресу https://github.com/deepseek-ai/EPLB. Он разработан DeepSeek AI для поддержки эффективного развертывания моделей MoE.