Mixture of Experts（MoE）アーキテクチャは、大規模言語モデルを効率的にスケーリングするための基盤となっています。この記事では、エキスパート並列化、エキスパート間の負荷分散、メモリ最適化技術など、MoE推論のエンジニアリング課題を掘り下げます。モデル品質を維持しながら計算コストを削減するためのスパース活性化パターンの実装方法を説明します。主要なトピックには、ルーティング戦略、エキスパート容量管理、GPU向けハードウェア認識スケジューリングが含まれます。また、バッチ処理、レイテンシ最適化、vLLMなどの推論フレームワークとの統合など、実世界のデプロイメント考慮事項についても議論します。
MoEベースの大規模言語モデルにおける推論最適化のエンジニアリング実践。エキスパート並列化と負荷分散をカバー。