Faster MoE LLM Inference for Extremely Large Models

📄 arXiv: 2505.03531v1 📥 PDF

作者: Haoqi Yang, Luohe Shi, Qiwei Li, Zuchao Li, Ping Wang, Bo Du, Mengjia Shen, Hai Zhao

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-05-06

💡 一句话要点

提出Faster MoE LLM推理方法以优化超大模型效率

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 稀疏专家混合模型 大型语言模型 推理优化 细粒度模型 性能提升

📋 核心要点

  1. 现有的MoE模型优化主要集中在粗粒度架构，细粒度模型的研究相对较少，导致效率和性能之间的权衡尚未得到充分理解。
  2. 本文提出了一种新的推理优化方法，旨在通过减少激活专家的数量来提高MoE模型的推理效率，同时保持性能的稳定性。
  3. 实验结果表明，采用新方法后，吞吐量至少提高10%，且在减少激活专家数量的情况下性能下降较小，展示了优化的有效性。

📝 摘要（中文）

稀疏专家混合模型（MoE）的大型语言模型（LLMs）逐渐成为超大规模模型的主流方法。现有的MoE模型优化主要集中在粗粒度架构上，而细粒度MoE模型的研究仍然有限。本文探讨了在不同服务负载下的效率动态，并发现减少激活专家数量在某些场景下可以显著提高效率，且性能下降较小。我们的研究表明，尽管部署MoE模型面临更大挑战，但也提供了显著的优化机会。我们的方案能够在不影响性能的情况下提高至少10%的吞吐量，表明MoE推理优化仍有巨大的探索和改进潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决当前MoE模型在推理过程中的效率问题，尤其是在细粒度模型的应用中，现有方法在服务负载变化时的表现尚不理想。

核心思路：通过分析不同数量的激活专家对推理效率和性能的影响，提出一种优化策略，旨在在保证性能的前提下提高推理效率。

技术框架：整体架构包括数据输入模块、专家选择模块和推理执行模块。通过动态调整激活的专家数量，优化推理过程中的资源使用。

关键创新：提出了在细粒度MoE模型中动态调整激活专家数量的策略，显著提升了推理效率，与传统的粗粒度方法相比，能够更好地适应不同的服务负载。

关键设计：在参数设置上，优化了激活专家的选择机制，并设计了新的损失函数以平衡效率与性能之间的关系，确保在减少专家数量时性能损失最小化。

📊 实验亮点

实验结果显示，采用新提出的推理优化方法后，模型的吞吐量提高了至少10%，且在减少激活专家数量的情况下，性能仅有轻微下降。这一结果表明，优化MoE推理具有显著的实际价值。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、对话系统和大规模文本生成等。通过优化MoE模型的推理效率，可以在资源有限的环境中实现更高效的模型部署，提升用户体验。未来，该方法有望推动更大规模模型的实际应用，促进AI技术的广泛普及。

📄 摘要（原文）

Sparse Mixture of Experts (MoE) large language models (LLMs) are gradually becoming the mainstream approach for ultra-large-scale models. Existing optimization efforts for MoE models have focused primarily on coarse-grained MoE architectures. With the emergence of DeepSeek Models, fine-grained MoE models are gaining popularity, yet research on them remains limited. Therefore, we want to discuss the efficiency dynamic under different service loads. Additionally, fine-grained models allow deployers to reduce the number of routed experts, both activated counts and total counts, raising the question of how this reduction affects the trade-off between MoE efficiency and performance. Our findings indicate that while deploying MoE models presents greater challenges, it also offers significant optimization opportunities. Reducing the number of activated experts can lead to substantial efficiency improvements in certain scenarios, with only minor performance degradation. Reducing the total number of experts provides limited efficiency gains but results in severe performance degradation. Our method can increase throughput by at least 10\% without any performance degradation. Overall, we conclude that MoE inference optimization remains an area with substantial potential for exploration and improvement.