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        華為GTS LocMoE+:高可擴展性親和度 MoE 架構,低開銷實現主動路由

        AIGC動態10個月前發布 機器之心
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        華為GTS LocMoE+:高可擴展性親和度 MoE 架構,低開銷實現主動路由

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        原標題:華為GTS LocMoE+:高可擴展性親和度 MoE 架構,低開銷實現主動路由
        關鍵字:華為,路由,專家,能力,領域
        文章來源:機器之心
        內容字數:0字

        內容摘要:


        AIxiv專欄是機器之心發布學術、技術內容的欄目。過去數年,機器之心AIxiv專欄接收報道了2000多篇內容,覆蓋全球各大高校與企業的頂級實驗室,有效促進了學術交流與傳播。如果您有優秀的工作想要分享,歡迎投稿或者聯系報道。投稿郵箱:liyazhou@jiqizhixin.com;zhaoyunfeng@jiqizhixin.com本論文共同一作為李婧博士,孫志杰和林大超博士,主要成員來自GTS AI計算Lab,主要研究及落地領域包含LLM訓推加速、AI訓練保障和圖計算。
        MoE 因其在訓推流程中低銷高效的特點,近兩年在大語言模型領域大放異彩。作為 MoE 的靈魂,專家如何能夠發揮出最大的學習潛能,相關的研究與討論層出不窮。此前,華為 GTS AI 計算 Lab 的研究團隊提出了 LocMoE ,包括新穎的路由網絡結構、輔助降低通信開銷的本地性 loss 等,引發了廣泛關注。
        LocMoE 的上述設計有效緩解了部分 MoE 經典結構在訓練中的瓶頸,如: 專家路由算法可能無法有效區分 token,以及通信同步效率受限于節點內和節點間的傳輸帶寬差異等。此外,LocMoE 證明并求解出在能夠成


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