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为解决 MoE 模型在资源受限环境（尤其是单 GPU 环境）部署困难的问题，研究人员开展关于加速 MoE 语言模型推理的研究。提出 PPLG、LGA 和 SES，实验证明可提升推理效率，对推动 LLMs 本地部署意义重大。
在当今人工智能飞速发展的时代，大语言模型（LLMs）如同一颗颗璀璨的明星，照亮了自然语言处理等诸多领域。其中，混合专家模型（MoE）凭借独特的架构，在不显著增加计算成本的前提下扩充知识容量，备受瞩目。它通过稀疏门控机制，将输入分配到特定的专家网络，实现了模型参数的可扩展，让模型能够存储更多知识，在各类任务中表现卓越，超越了传统的密集模型。
然而，MoE 模型在实际应用中却遭遇了 “成长的烦恼”。其庞大的参数数量导致内存需求极高，即使经过量化处理，存储需求仍然可观。例如，Mixtral - 8x7B 模型以 16 位精度存储权重时需要超 90GB，4 位精度下也超 20GB，这使得在资源有限的环境中，尤其是在消费级 GPU 上部署变得异常困难。虽然量化和卸载技术被用于缓解这一问题，但卸载带来的时间开销却成为了新的瓶颈。像 DeepSpeed 和 Accelerate 不支持 Mixtral - 8x7B 这类模型的量化和卸载技术结合；Mixtral - offloading 和 PreGate 仅提前一层预测后续专家，且对量化比特数和 I/O 带宽要求高，PreGate 还因修改模型结构导致资源需求大增。这些问题严重阻碍了 MoE 模型的广泛应用，也让研究人员和开发者们在探索的道路上举步维艰。
为了突破这些困境，来自未知研究机构的研究人员踏上了探索之旅。他们开展了关于在单 GPU 环境下加速 MoE 语言模型推理的研究，旨在优化 MoE 模型在资源受限环境中的效率。经过不懈努力，研究人员取得了令人瞩目的成果。他们提出的即插即用前瞻门（PPLG）模块、层间门对齐（LGA）技术和推测专家调度（SES）策略，显著提升了 MoE 模型的推理效率。在不同量化条件下，相比 Mixtral - offloading 方法，吞吐量分别提升了 57.72%（4 位量化）、60.00%（3 位量化）和 62.26%（2 位量化）。这一成果为 MoE 模型在资源受限环境中的部署和应用带来了新的曙光，对于推动 LLMs 的本地化部署，让更多用户能够便捷地使用先进的语言模型技术具有重要意义。该研究成果发表在《Computer Standards 》上。
在研究过程中，研究人员主要运用了以下关键技术方法：首先是 PPLG 模块，它利用 token 级信息预测下 M 层专家的使用情况，为专家预取提供支持；其次是 LGA 技术，通过对齐当前层和下 M 层不同知识领域的专家，降低了 PPLG 训练的资源需求；最后是 SES 策略，将当前层专家的计算开销与下 M 层专家的预取 I/O 开销重叠，加速了 MoE 模型的端到端推理过程。
实验部分
研究人员将实验分为两个主要部分。
- PPLG 模块和 LGA 技术的测试与分析：这部分聚焦于对 PPLG 模块和 LGA 技术的训练和验证进行测试与分析，以确保这两项技术的有效性和可行性。
- 端到端推理加速测试：通过将 PPLG 模块与 SES 策略相结合，进行端到端的推理加速测试，验证整体方案对 MoE 模型推理效率的提升效果。
研究结论
研究人员成功解决了在资源受限环境中高效运行大规模 MoE 模型面临的诸多问题。PPLG 模块能够有效预测专家使用情况，提高预测命中率并实现专家预取；LGA 技术在低资源条件下实现了 PPLG 的训练，降低了硬件资源需求；SES 策略与 PPLG 结合，最终实现了 MoE 模型端到端推理过程的加速。
讨论
此次研究成果意义非凡。它为解决 MoE 模型在资源受限环境下的部署难题提供了切实可行的方案，提升了模型的推理效率，降低了部署成本。这不仅有助于推动 MoE 模型在更广泛领域的应用，还使得 LLMs 技术能够惠及更多用户，尤其是那些无法使用高性能 GPU 的用户。未来，随着技术的不断发展和优化，有望进一步提升 MoE 模型的性能，拓展其应用边界，为人工智能领域的发展注入新的活力。
