MoE 모델 학습 가속화를 위한 전체 그래프 계산-통신 중첩 기법

Core Concepts

Lancet은 MoE 모델 학습 시 발생하는 all-to-all 통신 지연을 해결하기 위해 전체 학습 그래프 수준에서 계산과 통신을 중첩하는 기법을 제안한다.

Abstract

Lancet은 MoE 모델 학습 가속화를 위해 다음과 같은 기법을 제안한다:

순전파 과정에서 MoE 계산 외에도 non-MoE 계산을 all-to-all 통신과 중첩할 수 있도록 연산을 분할한다. 이를 위해 배치 차원에서 연산을 분할하되 수학적 동등성을 유지하는 기법을 개발했다.

역전파 과정에서 가중치 기울기 계산을 all-to-all 통신과 중첩할 수 있도록 스케줄링한다.

연산 분할 범위를 결정하는 동적 프로그래밍 기반 알고리즘을 개발했다. 이를 통해 분할 오버헤드를 최소화하면서도 충분한 중첩을 달성할 수 있다.

Lancet은 이러한 기법들을 통해 기존 솔루션 대비 최대 77%의 non-overlapping 통신 시간 감소와 최대 1.3배의 end-to-end 학습 속도 향상을 달성했다.

Stats

MoE 모델 학습 시 all-to-all 통신이 최대 40%의 학습 시간을 차지할 수 있다.
Lancet은 non-overlapping 통신 시간을 최대 77% 감소시킬 수 있다.
Lancet은 기존 솔루션 대비 최대 1.3배의 end-to-end 학습 속도 향상을 달성했다.

Quotes

"Lancet significantly reduces the time devoted to non-overlapping communication, by as much as 77%."
"Lancet achieves a notable end-to-end speedup of up to 1.3 times when compared to the state-of-the-art solutions."

Key Insights Distilled From

Lancet: Accelerating Mixture-of-Experts Training via Whole Graph Computation-Communication Overlapping

by Chenyu Jiang... at arxiv.org 05-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.19429.pdf

Deeper Inquiries

MoE 모델 학습 가속화를 위해 어떤 다른 기법들이 고려될 수 있을까?

기존에는 MoE 모델의 학습 속도를 향상시키기 위해 all-to-all 통신과 전문가 계산을 중첩시키는 방법이 사용되었습니다. 그러나 Lancet에서는 학습 그래프 전체를 고려하여 더 넓은 범위의 중첩을 고려합니다. 또한 가중치 그래디언트 계산과 같이 all-to-all 통신에 의존하지 않는 연산을 중첩시키는 방법과 MoE 이외의 계산을 중첩시키는 방법을 고려합니다. 또한, 다양한 라우팅 알고리즘을 적용하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

MoE 모델 이외의 다른 DNN 모델에도 Lancet의 기법을 적용할 수 있을까?

Lancet의 기법은 MoE 모델에 특화되어 있지만, 다른 DNN 모델에도 적용할 수 있습니다. Lancet는 컴파일러 기반의 최적화를 사용하며, 모델의 중첩을 최적화하기 위해 중간 표현(IR)을 수정합니다. 이러한 방식으로 Lancet의 기법은 다른 DNN 모델에도 적용 가능하며, 모델의 학습 속도를 향상시킬 수 있습니다.

Lancet의 기법이 실제 대규모 MoE 모델 학습에서 어떤 성능 향상을 보일지 궁금하다.

Lancet의 기법은 MoE 모델의 학습 속도를 현저하게 향상시킬 수 있습니다. Lancet는 전체 학습 그래프를 고려하여 중첩을 최적화하고, 가중치 그래디언트 계산과 MoE 이외의 계산을 중첩시킴으로써 학습 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 또한, Lancet의 기법은 다른 최신 솔루션들과 비교하여 최대 1.3배의 속도 향상을 달성할 수 있음을 보여줍니다. 따라서 Lancet의 기법은 대규모 MoE 모델 학습에서 상당한 성능 향상을 기대할 수 있습니다.