
文章摘要
【关 键 词】 训练优化、通信掩盖、负载均衡、并行策略、模型扩展
MoE(混合专家)模型在扩展模型能力方面具有显著优势,但其训练过程中面临效率不足和资源分配不均的挑战。华为通过构建Adaptive Pipe & EDPB优化方案,解决了MoE训练中的通信阻塞和负载不均问题,显著提升了训练效率。首先,华为开发了DeployMind仿真平台,能够在1小时内模拟百万次训练场景,快速找到最优并行策略。其次,Adaptive Pipe通信掩盖框架通过层次化All-to-All通信和自适应细粒度前反向掩盖,实现了98%以上的通信掩盖,使计算不再等待通信。此外,EDPB全局负载均衡技术通过专家预测动态迁移、数据重排和虚拟流水线层间负载均衡,进一步提升了训练吞吐量25.5%。
在具体实现中,华为创新性地将通信过程分为两步:首先在机器内部快速收集数据块,然后利用高速通道完成交换,减少了跨机通信的负担。这种分层设计使通信速度提升了一倍。同时,Adaptive Pipe通过虚拟流水线并行技术,将内存占用减半,释放了流水线的峰值性能潜力。EDPB技术则通过预测负载趋势、双层优化和智能触发机制,实现了专家在分布式设备间的智能流动,解决了设备间负载不均的问题。
在Pangu Ultra MoE 718B模型的训练实践中,华为的优化方案实现了系统端到端72.6%的训练吞吐提升。这一成果为大模型训练优化提供了关键路径,显著提升了训练效率和资源利用率。华为的技术报告详细介绍了这些优化方案的具体实现和实验结果,为相关领域的研究和实践提供了重要参考。
原文和模型
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【原文作者】 量子位
【摘要模型】 deepseek-v3
【摘要评分】 ★★☆☆☆
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