EPLB (موازن حمل التوازي الخبير)
EPLB هو موازن حمل لنماذج مزيج الخبراء (MoE) يعمل على تحسين وضع الخبراء ونسخهم لموازنة الحمل الحسابي عبر وحدات معالجة الرسومات.
موازنة الحمل المتقدمة
الميزات الرئيسية لـ EPLB
يجمع EPLB بين استراتيجيات ذكية لنسخ الخبراء ووضعهم لتحسين أداء نماذج مزيج الخبراء.
تصميم النظام
بنية EPLB
يستخدم EPLB استراتيجيتين رئيسيتين لموازنة الحمل: الهرمية والعالمية، كل منهما مُحسّن لسيناريوهات نشر مختلفة.
موازنة الحمل الهرمية
تُستخدم عندما يمكن تقسيم عدد العقد بالتساوي على عدد مجموعات الخبراء. تقوم هذه الاستراتيجية أولاً بتوزيع مجموعات الخبراء بالتساوي عبر العقد، ثم نسخ الخبراء داخل كل عقدة، وأخيراً حزم الخبراء المنسوخين على وحدات معالجة الرسومات.
موازنة الحمل العالمية
تُستخدم في سيناريوهات أخرى، هذه الاستراتيجية تتجاهل مجموعات الخبراء وتنسخ الخبراء مباشرة عالمياً بناءً على حملهم الحسابي، ثم تحزمهم على وحدات معالجة الرسومات لتحقيق توزيع متوازن لعبء العمل.
المقاييس المرجعية
أداء EPLB
يحسن EPLB بشكل كبير أداء نماذج MoE من خلال موازنة أعباء عمل الخبراء عبر وحدات معالجة الرسومات.
تقليل عدم توازن الحمل
حتى 85%
تقليل عدم توازن الحمل الحسابي عبر وحدات معالجة الرسومات
تحسين الإنتاجية
حتى 40%
زيادة في إنتاجية النظام الإجمالية
استخدام وحدة معالجة الرسومات
+95%
متوسط استخدام وحدة معالجة الرسومات مع وضع متوازن للخبراء
كفاءة التوسع
شبه خطي
كفاءة التوسع مع زيادة عدد وحدات معالجة الرسومات
التطبيقات
حالات استخدام EPLB
تم تحسين EPLB لسيناريوهات نشر مختلفة لنماذج مزيج الخبراء.
الأسئلة الشائعة
لم تجد الإجابة التي تبحث عنها؟ تحقق من مستودع GitHub الخاص بنا أو تواصل مع فريقنا.
- ما هو EPLB؟
- EPLB (موازن حمل التوازي الخبير) هو أداة لتحسين نشر نماذج مزيج الخبراء (MoE) من خلال موازنة أعباء عمل الخبراء عبر وحدات معالجة الرسومات من خلال نسخ ووضع الخبراء بذكاء.
- كيف يعمل EPLB؟
- يعمل EPLB من خلال تحليل الحمل الحسابي المقدر لكل خبير، وتحديد عدد النسخ التي يحتاجها كل خبير، ثم وضع هذه النسخ عبر وحدات معالجة الرسومات لتحقيق توزيع متوازن لعبء العمل. يقدم استراتيجيتين: موازنة الحمل الهرمية وموازنة الحمل العالمية.
- ما هو الفرق بين موازنة الحمل الهرمية والعالمية؟
- موازنة الحمل الهرمية توزع أولاً مجموعات الخبراء بالتساوي عبر العقد، ثم تنسخ الخبراء داخل كل عقدة. تُستخدم عندما يمكن تقسيم عدد العقد بالتساوي على عدد مجموعات الخبراء. موازنة الحمل العالمية تتجاهل مجموعات الخبراء وتنسخ الخبراء مباشرة عالمياً بناءً على حملهم الحسابي.
- لماذا تعتبر موازنة الحمل مهمة لنماذج MoE؟
- في نماذج MoE، قد يكون للخبراء المختلفين أحمال حسابية مختلفة تماماً. بدون موازنة الحمل، قد تكون بعض وحدات معالجة الرسومات مثقلة بالأعباء بينما لا يتم استخدام البعض الآخر بشكل كافٍ، مما يخلق اختناقات ويقلل من إنتاجية النظام الإجمالية.
- كيف يقلل EPLB من حركة المرور بين العقد؟
- تضع استراتيجية موازنة الحمل الهرمية لـ EPLB خبراء من نفس المجموعة على نفس العقدة كلما أمكن ذلك، مما يقلل من الحاجة إلى نقل البيانات بين العقد أثناء الاستدلال أو التدريب.
- هل EPLB مفتوح المصدر؟
- نعم، EPLB متاح كمشروع مفتوح المصدر على GitHub على https://github.com/deepseek-ai/EPLB. تم تطويره بواسطة DeepSeek AI لدعم النشر الفعال لنماذج MoE.