/tags/moe/ Recent content in MoE on The Site of laekov Hugo -- gohugo.io en © laekov Tue, 02 Jul 2024 00:00:00 +0000 /technical/fastmoe/ Tue, 02 Jul 2024 00:00:00 +0000 /technical/fastmoe/ FastMoE 是世界上首个开源的在 PyTorch 上支持 MoE 模型分布式训练的框架. 经过持续不断的更新与优化, 其在性能上相比各类竞品持续保持了一定的优势. 从 2021 年 3 月开源至今, 已经历了若干个发行版本, 亦有一些相关学术工作发表在各大会议和平台上. 此处对官方提供的公开资料进行汇总整理. FastMoE 代码仓库 FastMoE 框架的开源版本开源在 GitHub 上. 链接 该开源版本支持 cuda 平台. 开源版本中也包含来自社区贡献的对 rocm 平台的支持, 但对新版本 FastMoE 的支持可能并不完善. 此外, 对于申威和一些其它国产加速平台, FastMoE 也有相应的私有版本. 如有兴趣, 请联系清程极智. FastMoE 使用方式 FastMoE 作为 PyTorch 的插件存在, 推荐的使用方式是和 Megatron-LM 框架一起使用. 开源版本代码仓库中提供了修改不同版本 Megatron-LM 并与 FastMoE 一起使用的教程和参考补丁. 在FastMoE 官网(暂停维护)和代码仓库的中有更多文档可供参考. FastMoE 及系列学术文章 FastMoE 支持专家并行的工作原理在一篇 arxiv 文章中进行了讲解. arxiv原文 中文博客版本. FasterMoE 是一个发表在 PPoPP 学术会议上的工作. 其对于专家并行中负载均衡和通信计算重叠进行了研究. 该论文中所述的优化均已集成到 FastMoE v1.0.0 以后的版本中.