MoEBlaze: Speicherprobleme bei Mixture‑of‑Experts auf modernen GPUs überwinden
Die Speicher‑Wall, die bei großen Mixture‑of‑Experts‑Modellen (MoE) zu einem erheblichen Engpass wird, wird mit dem neuen Framework MoEBlaze endlich überwunden. Durch die Kombination von sparsamen Rechenoperationen und einem intelligenten Speicher‑Management können Entwickler nun deutlich größere Batch‑Größen und längere Sequenzen auf aktuellen GPUs verarbeiten.
MoEBlaze nutzt einen ganzheitlichen Ansatz: Zunächst wird die Token‑Verteilung und das Training so gestaltet, dass Zwischenpuffer und Aktivierungs‑Materialisierung vermieden werden. Anschließend werden speziell entwickelte Kernels mit einem smarten Aktivierungs‑Checkpoint eingesetzt, um den Speicherbedarf weiter zu reduzieren und gleichzeitig die Rechenleistung zu steigern.
In Tests konnte MoEBlaze die Trainingsgeschwindigkeit um mehr als das Vierfache erhöhen und gleichzeitig den Speicherverbrauch um über 50 % senken – ein deutlicher Fortschritt gegenüber bestehenden MoE‑Frameworks. Damit eröffnet das Tool neue Möglichkeiten für die Skalierung von Sprach- und Bildmodellen ohne die üblichen Speicher‑ und Datenbewegungsengpässe.