RelayMoE提升分布式MoE训练效率
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RelayMoE提升分布式MoE训练效率
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AI 综述
Arnab Kanti Tarafder等提出RelayMoE环形执行模型，让专家权重或令牌在通信与计算间循环流转，无需构建完整的top-k扩展分派缓冲区。基于论文摘要，在30B—57B生产级MoE模型上，其单层实验相较Megatron-LM平均加速2倍。 完整模型训练中，在相同GPU内存预算下，RelayMoE吞吐最高提升2.02倍，最大可训练序列长度扩展至2.85倍；这些结果目前来自论文摘要所述评估。
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最新进展10月7日 12:00
RelayMoE：面向分布式MoE训练的内存高效专家路由报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- arXiv · cs.AIRelayMoE：面向分布式MoE训练的内存高效专家路由
RelayMoE是一种面向分布式MoE训练的环形执行模型，通过让专家权重或令牌在通信与计算过程中循环流转，避免构建完整的top-k扩展分派缓冲区。论文摘要报告，在30B–57B生产MoE模型上，其单层实验相较Megatron-LM平均加速2倍；在相同GPU内存预算下，完整训练吞吐最高提升2.02倍，最大可训练序列长度最高扩展2.85倍。
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