Что такое expert parallelism в MoE моделях?

Expert parallelism в MoE (Mixture of Experts) моделях — это способ распределения вычислений между разными экспертами (sub-networks) модели для повышения эффективности и масштабируемости.

В MoE модели множество экспертов (например, небольших нейронных сетей), и для каждого входного примера выбирается подмножество экспертов, которые обрабатывают этот пример. Expert parallelism означает, что эксперты распределяются по разным устройствам (GPU или узлам кластера), и каждый эксперт выполняется параллельно на своём устройстве.

Ключевые моменты:

• Каждый эксперт — отдельный блок, который может быть вычислен независимо.
• Входные данные маршрутизируются к нужным экспертам с помощью gating-механизма.
• Expert parallelism позволяет масштабировать модель, добавляя экспертов и распределяя их по устройствам.
• Требуется эффективная коммуникация между устройствами для передачи промежуточных данных.

Таким образом, expert parallelism — это параллельное распределение экспертов MoE модели по вычислительным ресурсам для ускорения обучения и вывода, позволяющее обрабатывать большие модели с большим числом экспертов.