1.1. MoE 并行

1.1.1. MoE的概念和作用

MoE（Mixture of Experts）是一种深度学习模型架构，它通过将大模型拆分成多个小模型（专家）来解决模型规模扩展导致的训练成本增加问题。这种架构允许在每轮迭代中根据样本激活一部分专家进行计算，从而节省计算资源。 MoE 引入了可训练的门（gate）机制，以确保计算能力的优化。与传统的密集模型不同，MOE 通过门控网络决定哪些专家网络参与计算，实现了超大规模稀疏模型的训练。

1.1.2. MoE 层的计算过程

MoE 层的计算过程涉及对样本进行门控计算，然后通过 Softmax 处理获得样本被分配到各个专家的权重。接着，只选择前 k 个最大权重的专家进行计算，最终的计算结果是这些选中专家网络输出的加权和。这一过程不仅提高了模型的计算效率，还通过稀疏性减少了模型的计算负担。

1.1.3. MoE 分布式并行策略

在分布式训练中，MoE 架构可以通过数据并行和模型并行两种策略实现。在数据并行策略中，门网络和专家网络被复制地放置在各个运算单元上，这种方式对现有代码的侵入性较小，但专家的数量受到单个计算单元内存大小的限制。模型并行策略则是将门网络复制放置，而专家网络独立放置在各个计算单元上，这需要额外的通信操作，但可以支持更多的专家网络同时训练。这两种策略各有优势，需要根据具体的模型和设备拓扑来选择最合适的并行策略。

1.1.4. 业界大模型的 MoE 并行方案

业界已经有一些大模型采用了 MoE 并行方案，如 GShard、Switch-Transformer 和 GLaM。 GShard 将 MoE 应用于 Transformer，并引入了 Expert capacity balancing 等设计来优化模型。 Switch-Transformer 简化了 MoE 的 routing 算法，提高了计算效率。 GLaM 是 Google 推出的超大模型，通过使用 Sparse MoE 设计，在不显著增加计算成本的情况下，实现了模型参数量的大幅增加。这些方案展示了MOE在构建大规模模型中的重要性和潜力。

1.1.5. AI 训练框架中的 MoE 并行训练

在 AI 训练框架中，MoE 并行训练也得到了广泛的应用。例如，PaddlePaddle 框架提供了 MoE 并行的适配和训练示例，展示了如何在动态图模式下使用 PaddlePaddle 进行 MoE 架构的训练。 DeepSpeed 框架也支持 MoE 并行，并提供了多种并行形式，可以同时利用 GPU 和 CPU 内存。这些框架的支持使得 MoE 并行训练变得更加便捷和高效。

Ref: 混合专家模型 (MoE) 详解

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