COMET – 字節(jié)開源的通信優(yōu)化系統(tǒng)
COMET是字節(jié)跳動推出的一款專為Mixture-of-Experts(MoE)模型設(shè)計的優(yōu)化系統(tǒng),旨在解決分布式訓(xùn)練中的通信開銷過大的問題。通過細(xì)粒度的計算-通信重疊技術(shù),COMET將通信與計算操作深度融合,有效消除傳統(tǒng)方法因粒度不匹配所造成的資源浪費與延遲。該系統(tǒng)的引入使得MoE模型的訓(xùn)練效率顯著提升,單層加速可達(dá)1.96倍,端到端加速可達(dá)1.71倍,累計節(jié)省了數(shù)百萬GPU小時。
COMET是什么
COMET是字節(jié)跳動推出的一種針對Mixture-of-Experts(MoE)模型的優(yōu)化工具,旨在解決分布式訓(xùn)練過程中的高通信開銷問題。它依托于細(xì)粒度的計算-通信重疊技術(shù),將通信和計算操作深度融合,消除了傳統(tǒng)方法所引發(fā)的資源浪費和延遲。通過引入共享張量依賴解析和自適應(yīng)負(fù)載分配機制,COMET能夠動態(tài)調(diào)整資源分配,從而實現(xiàn)高效的通信隱藏和計算優(yōu)化。在大規(guī)模的生產(chǎn)環(huán)境中,COMET展現(xiàn)出顯著的訓(xùn)練效率提升,單層加速達(dá)到1.96倍,端到端加速為1.71倍,積累節(jié)省的GPU小時數(shù)達(dá)到數(shù)百萬個。COMET的核心代碼已經(jīng)開源,支持主流大模型和多種并行策略,能夠無縫集成到現(xiàn)有的訓(xùn)練框架中。

COMET的主要功能
- 細(xì)粒度計算-通信重疊:通過分解共享張量和重新調(diào)度計算順序,實現(xiàn)計算與通信的細(xì)致對齊。
- 自適應(yīng)負(fù)載分配:動態(tài)調(diào)整GPU線程塊資源,根據(jù)輸入規(guī)模和并行策略平衡通信與計算負(fù)載,消除流水線氣泡,提升整體效率。
- 高效資源管理:將通信和計算任務(wù)封裝在線程塊中,避免遠(yuǎn)程I/O阻塞計算核心,提升資源利用率。
- 強魯棒性和泛化能力:在專家負(fù)載不均衡或不同硬件環(huán)境下,保持低延遲,支持多種并行策略和大規(guī)模集群部署。
- 易于集成:作為插件直接接入現(xiàn)有的MoE訓(xùn)練框架,無需侵入性改動,支持主流編譯生態(tài)(如Triton)。
COMET的技術(shù)原理
- 共享張量依賴解析:
- 張量分解:將MoE層間傳遞的共享張量沿Token維度(M)或隱層維度(N)進(jìn)行切割,使通信與計算的最小單元對齊。例如,在MoE第一層(Layer 0)沿M維度分解,在第二層(Layer 1)沿N維度分解,實現(xiàn)高效重疊。
- 計算重調(diào)度:動態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)塊的計算順序,優(yōu)先計算本地數(shù)據(jù)塊,異步拉取遠(yuǎn)程Token,消除因等待遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)導(dǎo)致的計算延遲。
- 自適應(yīng)負(fù)載分配:
- 線程塊隔離:將通信與計算任務(wù)分別封裝在線程塊中,避免遠(yuǎn)程I/O阻塞計算核心。計算線程塊專用于執(zhí)行異步TMA指令的GEMM運算,而通信線程塊基于NVSHMEM實現(xiàn)單Token級數(shù)據(jù)傳輸。
- 動態(tài)負(fù)載平衡:根據(jù)輸入規(guī)模(如Token長度)和并行策略(EP/TP比例),實時調(diào)整線程塊分配比例,基于預(yù)編譯多個版本的計算-通信融合算子,實現(xiàn)運行時的“零開銷”動態(tài)切換。
COMET的性能表現(xiàn)
- 單層加速:在大規(guī)模MoE模型中,實現(xiàn)單層加速1.96倍。
- 端到端加速:在完整的MoE模型中,端到端平均實現(xiàn)加速1.71倍。
- 不同模型和輸入規(guī)模下的穩(wěn)定性:
- 在多個大規(guī)模MoE模型(如Mixtral-8x7B、Qwen2-MoE等)中,COMET的前向時延相比其他基線系統(tǒng)降低31.8%-44.4%。
- 在不同輸入Token長度下,COMET的執(zhí)行時間顯著短于基線方案,平均速度提升1.28倍到2.37倍。
- 魯棒性:在專家負(fù)載不均衡的場景下,COMET能保持低于其他基線系統(tǒng)的延遲,表現(xiàn)出良好的魯棒性。
- 泛化能力:COMET在NVLink和PCIe等不同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下均能提供穩(wěn)定的加速比,支持多種并行策略(如EP、TP、EP+TP),適用于大規(guī)模訓(xùn)練框架。
COMET的項目地址
- GitHub倉庫:https://github.com/bytedance/flux
- arXiv技術(shù)論文:https://arxiv.org/pdf/2502.19811
COMET的應(yīng)用場景
- 大規(guī)模MoE模型訓(xùn)練加速:優(yōu)化如Mixtral-8x7B等大型模型的分布式訓(xùn)練,節(jié)省GPU小時,提升訓(xùn)練效率。
- 異構(gòu)硬件環(huán)境適配:支持H800、L20等不同GPU及網(wǎng)絡(luò)環(huán)境(如NVLink、PCIe),確保穩(wěn)定加速。
- 多并行策略支持:兼容EP、TP和混合并行策略,適應(yīng)不同模型和硬件配置。
- 動態(tài)負(fù)載均衡:在專家負(fù)載不均衡時,動態(tài)調(diào)整資源分配,保持低延遲運行。
- 無縫集成現(xiàn)有框架:作為插件直接接入MoE訓(xùn)練框架(如Megatron-LM),無需侵入性改動,便于快速部署。
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