微軟發布了高效能可用來促進大規模深度神經網路（DNN）模型的開發Tutel藉由支援多樣化靈活的MoE演算法使得跨人工智慧領域的開發人員可以更高效地執行MoE。
MoE是一種深度學習模型架構可以讓不同專家網路來處理相同領域的異質問題以電腦視覺來說就可以結合偵測人類的神經網路以及姿勢評估的其他神經網路。微軟提到要將深度模型擴展至數兆參數MoE是目前唯一一種方法能夠讓模型學習更多的資訊使電腦視覺、語音辨識、自然語言處理和機器翻譯系統等模型更加強大。
Tutel針對微軟新發布的Azure NDm A100 v4系列執行個體進行最佳化透過與Meta最先進的MoE實作fairseq相比Tutel加速可達到2.75倍。以端到端的效能來說Tutel獲益於全體對全體（All-to-All）通訊最佳化功能比起Meta擁有1.1兆參數的MoE語言模型在同樣使用64個NDm A100 v4節點上可以實現40％以上的加速。
臉書解釋Tutel作為fairseq、FastMoE和其他進階MoE解決方案的補充Tutel的重點擺在MoE特有運算和全體對全體通訊的最佳化並且支援各種靈活的演算法。Tutel具有簡潔的介面可以簡單地整合到其他MoE解決方案中又或是開發人員可以使用Tutel從頭開始將獨立的MoE層合併到自己的DNN模型中並直接獲得高度最佳化的MoE功能。
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由於目前缺乏基於MoE的DNN實現通常都必須仰賴PyTorch和TensorFlow深度學習框架的多個現成DNN運算器經過組合來執行MoE運算官方提到由於冗餘計算的緣故這樣的做法會明顯提高效能開銷而Tutel特別實作了多個經最佳化的GPU核心提供MoE專用的運算子。
另外Tutel還實作了快速cumsum-minus-1運算子與fairseq中的實作相比達到了24倍加速Tutel也利用CUDA C++ Runtime編譯函式庫來以JIT最佳化自定義的MoE核心。
針對Azure NDm A100 v4叢集上的大規模MoE訓練Tutel最佳化了其全體對全體通訊其使用CPU-GPU綁定技術和自適應路由調校同樣在512 A100 GPU上運算Tutel比起fairseq加速可達2.56倍到5.93倍。
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