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English(EN) UltraEP: Unleash MoE Training and Inference on Rack-Scale Nodes with Near-Optimal Load Balancing

UltraEP 系统优化 MoE 模型训练和推理

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了 UltraEP，一个旨在优化大规模专家混合（MoE）模型在机架规模节点上训练和推理的新系统。该系统解决了专家负载不平衡的挑战，这种不平衡可能导致性能瓶颈和内存峰值。UltraEP 通过在微批次和层级基础上实时重新平衡专家，实现了近乎最优的负载均衡，与现有方法相比，显著提高了吞吐量并减少了不平衡。 AI

影响 优化大规模 MoE 模型训练和推理，可能提高 AI 运营的效率并降低成本。

排序理由 该集群包含一篇研究论文，详细介绍了一个用于优化 AI 模型训练和推理的新系统。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Xinming Wei, Chao Jin, Tuo Dai, Yinmin Zhong, Shan Yu, Chengxu Yang, Bingyang Wu, Zili Zhang, Jing Mai, Qianchao Zhu, Zhouyang Li, Yuliang Liu, Guojie Luo ·

    UltraEP: Unleash MoE Training and Inference on Rack-Scale Nodes with Near-Optimal Load Balancing

    arXiv:2606.04101v1 Announce Type: cross Abstract: Large-scale expert parallelism (EP) is becoming pivotal for training and serving frontier MoE models, but it also amplifies device-level expert load imbalance into compute stragglers, token all-to-all bottlenecks, and activation-m…

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