Автор: Денис Аветисян
Новый алгоритм динамически распределяет вычислительную нагрузку между графическими процессорами в моделях, использующих экспертный параллелизм, повышая скорость и эффективность.
Представлен Least-Loaded Expert Parallelism (LLEP) — подход к балансировке нагрузки в Mixture-of-Experts моделях, особенно эффективный при неравномерной маршрутизации токенов.
Несмотря на широкое использование методов балансировки нагрузки в моделях Mixture-of-Experts (MoE), наблюдается значительный дисбаланс маршрутизации токенов даже в хорошо обученных системах. В работе, озаглавленной ‘Least-Loaded Expert Parallelism: Load Balancing An Imbalanced Mixture-of-Experts’, предложен новый алгоритм, Least-Loaded Expert Parallelism (LLEP), динамически перераспределяющий нагрузку между устройствами для повышения эффективности параллелизма экспертов. LLEP обеспечивает до 5-кратного увеличения скорости и 4-кратного снижения пикового потребления памяти за счет перенаправления избыточных токенов на менее загруженные устройства. Каковы перспективы дальнейшей оптимизации LLEP для различных аппаратных конфигураций и масштабов моделей, и как это повлияет на будущее высокопроизводительных языковых моделей?
Предел Масштабирования: Когда Больше Не Значит Лучше
Несмотря на впечатляющие возможности больших языковых моделей, таких как GPT-OSS-20B и GPT-OSS-120B, исследования показывают, что производительность этих систем достигает плато при дальнейшем увеличении числа параметров. Это означает, что простое наращивание масштаба — увеличение объема данных и числа параметров — перестает приносить существенный прирост в решении сложных задач. Наблюдается, что после определенного порога, дополнительные параметры не улучшают способность модели к обобщению и логическому мышлению, что указывает на фундаментальные ограничения текущего подхода к масштабированию. Таким образом, для дальнейшего прогресса в области искусственного интеллекта необходимы инновационные методы, выходящие за рамки простого увеличения размера модели.
Исследования, проведенные с использованием сложных задач, представленных в наборе данных Megatron-Math, выявили существенный разрыв между количеством параметров в больших языковых моделях и их фактическими способностями к решению проблем. Несмотря на экспоненциальный рост числа параметров, модели демонстрируют плато в производительности при решении задач, требующих логического вывода, математических расчетов и глубокого понимания контекста. Это указывает на то, что простое увеличение размера модели не является достаточным для достижения настоящего искусственного интеллекта и что необходимы новые архитектуры и методы обучения, направленные на повышение способности моделей к абстрактному мышлению и решению сложных задач, а не только на запоминание и воспроизведение информации.
Существующие методы параллелизации данных, широко применяемые при обучении крупных языковых моделей, сталкиваются со значительными трудностями при распределении вычислительной нагрузки, необходимой для обработки всё возрастающих объемов информации. Несмотря на использование множества графических процессоров, эффективность обучения замедляется из-за узких мест в коммуникации между ними и необходимости синхронизации. Это приводит к тому, что увеличение числа параметров модели не всегда приводит к пропорциональному улучшению её производительности, а затраты на обучение растут экспоненциально. Дальнейший прогресс в области создания более мощных языковых моделей требует разработки инновационных подходов к параллелизации, позволяющих эффективно использовать доступные вычислительные ресурсы и преодолеть существующие ограничения в масштабируемости.
Zero-3: Новый Взгляд на Параллелизм Данных
Zero-3 представляет собой новую технику параллелизма данных, разработанную для преодоления ограничений традиционных методов при обучении чрезвычайно больших моделей. В отличие от существующих подходов, которые часто сталкиваются с проблемами масштабируемости и потребления памяти, Zero-3 использует оптимизированное распределение данных между устройствами. Это позволяет эффективно обучать модели, такие как GPT-OSS-120B и GPT-OSS-20B, снижая требования к памяти и позволяя использовать более крупные модели, чем это было возможно ранее. Ключевым отличием является возможность преодолеть узкие места, возникающие при обучении моделей с большим количеством параметров, за счет более эффективного использования доступных ресурсов.
Технология Zero-3 обеспечивает эффективное обучение крупных моделей, таких как GPT-OSS-120B и GPT-OSS-20B, за счет интеллектуального распределения данных между несколькими устройствами. Вместо репликации параметров модели на каждом устройстве, Zero-3 распределяет эти параметры, а также состояния оптимизатора и градиенты, что существенно снижает требования к объему памяти на каждом устройстве. Это позволяет обучать модели, которые в противном случае не поместились бы в память одного устройства, и увеличивает масштабируемость процесса обучения за счет параллельной обработки данных.
Технология Zero-3 позволяет значительно увеличить масштабируемость моделей благодаря оптимизации использования памяти. В частности, для слоев Mixture-of-Experts (MoE) достигается снижение пикового потребления памяти до 5 раз. Эксперименты с моделью gpt-oss-120b показали увеличение общей пропускной способности (throughput) модели до 1.9 раза по сравнению с традиционными подходами к распараллеливанию данных. Эти улучшения позволяют обучать модели значительно большего размера, чем это было возможно ранее, при сохранении или увеличении скорости обучения.
Проверка на Прочности: AIME’25 и Математические Наборы Данных
Модели GPT-OSS-120B и GPT-OSS-20B, обученные с использованием методики Zero-3, прошли оценку на бенчмарке AIME’25, предназначенном для проверки способности решать сложные математические задачи. AIME’25 (American Invitational Mathematics Examination) представляет собой набор задач, требующих не только математических знаний, но и навыков логического мышления и решения проблем. Результаты оценки на данном бенчмарке позволяют оценить эффективность Zero-3 в улучшении способностей моделей к решению задач, требующих комплексного анализа и применения математических принципов. Данный бенчмарк используется для сопоставления производительности моделей в задачах, близких к тем, с которыми сталкиваются участники математических олимпиад.
Оценка моделей GPT-OSS-120B и GPT-OSS-20B на наборе данных Megatron-Math продемонстрировала улучшенные способности к математическому рассуждению по сравнению с моделями, обученными с использованием традиционных методов. Этот набор данных, включающий широкий спектр математических задач, позволяет оценить способность моделей решать сложные уравнения, доказывать теоремы и выполнять другие математические операции. Полученные результаты указывают на то, что применение методики Zero-3 способствует более эффективному освоению математических концепций и повышению точности решения математических задач, что подтверждается более высокой производительностью моделей на данном наборе данных.
Результаты тестирования демонстрируют прямую зависимость между применением методики Zero-3 и повышением производительности при решении сложных задач рассуждения. В частности, для слоев Mixture-of-Experts зафиксировано ускорение до 6.11x, а для полной модели gpt-oss-20b — увеличение пропускной способности на 2.2x. Кроме того, время обучения модели gpt-oss-20b сократилось на 1.25x, что свидетельствует об эффективности Zero-3 в оптимизации как скорости вычислений, так и общей продолжительности обучения.
Исследование демонстрирует, что динамическое распределение нагрузки между экспертами в моделях Mixture-of-Experts является ключевым фактором для оптимизации производительности. Алгоритм Least-Loaded Expert Parallelism (LLEP) стремится к решению этой задачи, эффективно балансируя вычислительные ресурсы. Как заметил Блез Паскаль: «Все великие дела требуют времени». В данном контексте, время, затрачиваемое на разработку и внедрение эффективных алгоритмов балансировки, оправдывается значительным ускорением и сокращением использования памяти, особенно при работе с неравномерным распределением токенов. LLEP, по сути, является попыткой взломать систему ограничений, накладываемых неравномерной загрузкой экспертов, позволяя модели работать более эффективно.
Что дальше?
Представленный подход к динамическому балансированию нагрузки в моделях Mixture-of-Experts, безусловно, демонстрирует эффективность. Однако, возникает вопрос: а что, если сама неравномерность маршрутизации токенов — не проблема, а сигнал о скрытой структуре данных? Возможно, текущие метрики производительности упускают из виду более глубокие закономерности, которые неравномерное распределение пытается обозначить. Дальнейшие исследования должны сосредоточиться не только на оптимизации балансировки, но и на понимании причин этой неравномерности — что заставляет модель отдавать предпочтение определенным экспертам, игнорируя другие?
Ограничения текущего подхода в масштабируемости на крайне гетерогенном оборудовании также требуют внимания. Если рассматривать GPUs как узлы сложной вычислительной сети, то простая балансировка нагрузки может оказаться недостаточной. Необходимо разработать алгоритмы, учитывающие не только текущую загрузку, но и характеристики каждого эксперта, его вычислительные возможности и задержки связи. Иными словами, задача сводится к построению самоорганизующейся системы, способной адаптироваться к меняющимся условиям.
В конечном счете, перспективы развития лежат в области исследования неявных предположений, заложенных в архитектуре Mixture-of-Experts. Если принять, что каждый эксперт представляет собой не просто вычислительный модуль, а своего рода “сенсор”, реагирующий на определенные паттерны во входных данных, то оптимизация маршрутизации превращается в задачу декодирования этих паттернов. И тогда, возможно, “баг” в системе станет ключом к пониманию самой реальности.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.17111.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Сердце музыки: открытые модели для создания композиций
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- LLM: математика — предел возможностей.
- Волны звука под контролем нейросети: моделирование и инверсия в вязкоупругой среде
- Почему ваш Steam — патологический лжец, и как мы научили компьютер читать между строк
2026-01-27 10:29