关于 MoE 大模型负载均衡策略演进的回顾:坑点与经验教训
故事要从 GShard 说起——当时,人们意识到拥有数十亿甚至数万亿参数的模型可以通过某种形式的“稀疏化(sparsified)”来在保持高精度的同时加速训练。自那以后,我们见证了各种让人眼花缭乱的创新。本文将尝试把从 GShard 到 DeepSeek-V3 这一系列关键方案串联起来,看看每一次迭代都给我们带来了什么改进,又踩过哪些坑,还有哪些重要问题尚未解决。
简介
为什么要用稀疏专家(Sparse MoE)?
先说点背景吧。MoE 架构之所以瞬间火起来,是因为人们发现,你可以在不等比例增加计算开销(FLOPs)的前提下,让模型拥有极其庞大的参数量。核心思路在于:对每个 token,只激活少量的专家参与计算,而不是让所有参数统统上场。
但这种“只让部分专家工作”的做法,很快就暴露了一大问题:如果只把 token 分给几个专家,那怎么保证负载是均衡的?要是某个专家被一大堆 token 疯狂轰炸,而其他专家却闲得无聊怎么办?这就是负载均衡的本质,也是 MoE 要大规模应用时必须解决的一道难题。
这篇博文要讨论些什么?
我会带着大家依次走过几个标志性的 MoE 系统,从 GShard(最早把大规模 MoE 推向主流的方案)一直到最新的 DeepSeek-V3。在过程中,我们也会顺带聊聊 Switch Transformer、GLaM 这些经典“选手”,重点剖析它们在负载均衡上遇过的坑和后来的改进思路。
如果你想获得一些实践层面的启发——没问题,我会尽量保持足够的学术严谨,让研究人员或资深从业者也能从中受益。也希望我这篇文章能写得有点意思,让你不会看几段就昏昏欲睡——毕竟这是篇博客,又不是考试题嘛!
我注意到的一些关键主题
- 路由方式:top-2 gating、single-expert gating、top-K gating、correlation-aware gating……我们对 gating 的花式名词似乎永远都不嫌多。
- 辅助损失 (Auxiliary Loss):用来帮助专家均衡使用,但如果过于强势,也会让模型的性能受限。
- 容量约束(Capacity Constraints):所谓“capacity factor”,其实就是“每个专家最多能接收多少 token,超了就丢”。
- 实现细节:从“随机分配”到分层的 all-to-all 传输,高性能计算(HPC)的那一套在这里特别重要。
- 可扩展性:有时候我们要上千个专家,因此分布式计算的开销非常值得关注。
历史脉络:从 GShard 到 Switch
GShard:先锋之作
GShard(谷歌提出)通常被视为最早实现大规模超稀疏 MoE 的框架之一。它让人们真正意识到,只要把层和 token 智能拆分并均衡地分配给各个专家,训练几百亿甚至上千亿参数的模型是可以做到的。
GShard 的路由通常采用 top-2 的 gating 方式,即:
GATE(𝑥)=Top2(𝑊𝑔𝑎𝑡𝑒⋅𝑥)
其中 $x$ 是 token 的嵌入向量,$W_{gate}$ 是路由器(router)的权重矩阵。 只有排名前两名的专家会被激活。不过,为了防止某些专家超负荷,训练时一般会引入以下概念:
- 专家容量 (Expert Capacity),约为 $C \approx \frac{2N}{E}$(如果共有 $N$ 个 token,$E$ 个专家)。一旦某个专家被分配的 token 超过了这个容量,就可能丢弃一些 token(或者在下一层再处理)。
- 辅助负载均衡损失 (Auxiliary Loss),形式通常如下:
𝐿aux ∑𝑒=1𝐸𝑓𝑒𝑃𝑒
其中 $f_e$ 表示实际路由到专家 $e$ 的 token 比例,$P_e$ 是专家 $e$ 的平均 gating 概率。这个损失会“鼓励”各专家负载更加均衡。 - 本地分组 (Local Groups):不是所有 token 都在全局竞争,而是先进行分组后再分配给专家。这样能缩小混乱程度。
痛点:没错,token 被丢弃肯定不是什么好事——如果超容量了,就只好忍痛割爱。而且 top-2 gating 在规模很大时会带来不小的通信和计算开销,再加上依赖辅助损失有时会让路由分布变得“人为”偏均匀,反而牺牲了一定的性能。不过,GShard 为后续所有的 MoE 研究铺好了路:它证明了稀疏专家是有价值的,还为后来的方案指明了“容量因子”这些关键概念的重要性。
Switch Transformer:当“少就是多”
Switch Transformer 的思路很直接:“我们干脆只给每个 token 选一个专家得了。” 这样做一来简化了 gating 的逻辑(直接挑最高 logit 的专家),二来也极大降低了计算和通信负担。具体做法是:
𝑔𝑖(𝑥)=softmax(𝑊router⋅𝑥)𝑖
然后我们选
expert_index(𝑥)=argmax𝑖𝑔𝑖(𝑥).
Switch Transformer 最重要的创新点在于它的 单专家路由:每个 token 只走一个专家,代码好写,训练速度也快得多。为了保持负载均衡,还是会用类似 GShard 的辅助损失,并且提出了一个 capacity factor 的概念:
𝐶=CF×tokens per batchnumber of experts
这就告诉模型每个专家能接收多少 token,多的就要丢(或者用 residual 旁路继续传递)。
利弊:从直觉上讲,单专家路由能带来更高的速度,因为每个 token 只过一个 FFN,少了大把计算开销。但问题也很明显:要是 capacity factor 调不好,某些专家可能被疯狂挤爆,造成大量 token overflow,或者路由又太松导致浪费。Switch Transformer 让我们看到,哪怕是只用 top-1 gating,也能成功扩展大规模模型——只要你肯下功夫调好那些超参。它也把问题抛给了业界:到底选 top-K 里的哪个 “K”才最优?overflow 又怎么处理才好?
进一步改进与变体:GLaM、DeepSpeed-MoE、ST-MoE、Mixtral
GLaM:带着效率回归 Top-2
GLaM(Generalist Language Model)在 Switch Transformer 之后又把 top-2 gating 搬了回来,但增加了对 能耗效率 的关注,并声称他们只用了大约 GPT-3 训练能耗的三分之一,却在 zero-shot 任务上表现更好。核心公式大概是:
𝑦=∑𝑖=12𝑔𝑖⋅𝐸𝑖(𝑥),
其中 $g_i$ 是 gating 权重,$E_i(x)$ 是被选中的两个专家输出。同样,GLaM 也采用了一个精心设计的辅助损失来鼓励专家负载更均衡,损失函数类似:
𝐿aux=𝛼⋅∑𝑖=1𝐸𝑓𝑖⋅𝑝𝑖,
并设置了一个容量约束:
𝐶=tokens per batchnumber of experts⋅capacity factor.
超出这个容量的 token 还是要被丢弃,通过 residual 路径让网络继续往后走。一般会把 capacity factor 设为 1.25,来兼顾效率和 overflow 问题。
坑与经验:GLaM 让大家看到,真正只激活一小部分参数,就能在算力和能耗上吊打类似 GPT-3 的 dense 模型——这是一次在大规模模型的“能效”上非常耀眼的案例。但仍然需要提醒的是,如果真实数据分布不平衡,专家可能还是会出现负载不均,而 GLaM 也花了不少心思去调节 gating、capacity 等超参。
DeepSpeed-MoE:主打推理效率
DeepSpeed-MoE(由微软提出)算是将负载均衡做到了一个更成熟的层次,既解决了训练时如何把 token 分配给专家的问题,也兼顾了推理阶段如何让专家有效利用的挑战。它把之前很多 MoE 的坑都总结了,并提出一系列优化方案来应对。
核心思路:DeepSpeed-MoE 从 Switch Transformer 的 top-1 gating 出发,通过多专家并多数据并行的设计,让负载尽可能均匀,避免任何一个专家“堵车”。辅助损失的形式一般是:
𝐿𝑎𝑢𝑥=𝛼∑𝑖=1𝐸|𝑓𝑖−1𝐸|,
用来鼓励各个专家的分配更加均匀。与之前最大的不同在于,它会 动态重分配 那些超容量的 token,而不是简单地丢弃。此外,它还提出了 Residual-MoE 结构,把 dense MLP 的输出和专家输出相加,类似一种“微调”式的组合,以便即使是被选中较少的专家也能对最终输出作出贡献。
跨 GPU 的负载均衡:DeepSpeed-MoE 也关注到,不同层数可能拥有不同数量的专家,导致如果用统一的并行度会不灵活。它会 动态调整并行度,让每张 GPU 都刚好处理一个专家的负载。例如,有些层有 32 个专家,就用 32 路专家并行加 4 路数据并行;有些层有 128 个专家,就 128 路专家并行加 1 路数据并行。这样可以保证每张 GPU 不会因为专家数不同而分配不均。
痛点与教训:DeepSpeed-MoE 整体的负载均衡做得相当不错,但要调对 capacity factor、辅助损失权重、并行度这些仍然是一门学问,而且真实世界的文本分布通常并不均匀,如果不针对性地调参,也可能在某些场景里栽跟头。不过它一再强调,无论训练多么牛,推理时也要有一套负载均衡策略,否则延迟可能非常糟糕。
ST-MoE:聚焦容量因子与路由器 Z-Loss
ST-MoE (Stable and Transferable Mixture-of-Experts) 在稀疏专家模型中迈出了稳定性和可迁移性的一大步。像 Switch Transformer 和 GLaM 其实都打下了基础,但 ST-MoE 进一步在一些老大难问题上做了提升,包括路由稳定性与超参调优等。
ST-MoE 有个亮点叫 router z-loss,主要是为了缓解训练过程中数值不稳定的问题。因为路由里的指数函数特别容易放大微小数值误差,z-loss 就是给那些过大的 logit 值加点惩罚:
𝐿𝑧=1𝐵∑𝑖=1𝐵(log∑𝑗=1𝑁exp(𝑥𝑖𝑗))2
这样能够抑制极端数值,也往往能带来一点点精度增益。
容量因子调优:ST-MoE 还强调了 capacity factor 的重要性,用辅助损失来让 token 尽量平均分布。相比之前的方法,它在训练稳定性和模型质量上找到了更平衡的点。当然,这些改进背后依然离不开超参的精细调试。换句话说,ST-MoE 告诉我们,通过合理的设计,你既能得到相对稳定的训练过程,也能保住最终的性能。
Mixtral 8x7B:时间局部性与专门的稀疏 Kernel
Mixtral 8x7B 是一个比较有意思的稀疏 MoE(SMoE)语言模型,针对负载均衡有一些独到见解。它还是用 Top-2 gating,每层 8 个专家,token 每次只用到其中两个专家,从而大大削减了激活的参数量(13B 级别,而不是像 Llama 2 70B 那样全部激活)。
时间局部性:Mixtral 在分析路由模式时发现,token 在相邻位置往往会被分配给同样的专家——尤其在网络的深层。也就是同一个专家常常连续处理好几步的 token,这就会带来“高重复率”现象。这有利于减少专家负载的突发波动,但也可能导致专家被局部数据“霸占”,对分布多样的数据集就需要留意一下。另外,它也采用类似 DeepSpeed-MoE 的 动态重分配:当某个专家容量满了,就把多余 token 分给其他忙得没那么厉害的专家。
稀疏 Kernel 优化:Mixtral 利用像 Megablocks 这样专为稀疏计算优化的 GPU kernel,让 token 分配更加高效。一边分配一边做并行处理,这需要在 GPU 的层面做好负载均衡,否则还是可能出现一些 GPU 过载的问题。
经验:Mixtral 强调,你需要了解数据集的“局部规律”,因为一旦数据分布换了(比如从新闻文本转到代码),它原先的路由模式就可能失效。要做大规模的 MoE,就得好好考虑数据特征和专家分配之间的关系。
新一代方案:OpenMoE、DeepSeekMoE、JetMoE、DeepSeek-V3 等等
OpenMoE:上下文无关的“专长化”与末端 Token 的“掉队”问题
OpenMoE 依旧遵循常见的 top-k gating + capacity constraints + 辅助负载损失这一整套,但它提出了两个在大规模训练中比较显著的现象:
- 上下文无关的专长化(Context-Independent Specialization):专家可能只根据 token 的表面特征或 ID 来决定路由,而不是更深层的语义。
- 末端 Token 掉队(Drop-Towards-the-End):在处理长序列时,如果前面 token 就把专家容量吃满了,那么后面的 token 更容易被丢弃。
OpenMoE 也是用 top-2 gating,用一个和 GShard、Switch 类似的负载均衡损失。还引入了 router loss 来惩罚过大的 logits,以稳定训练。和前辈们一样,它在容量因子和专家并行上做了细致的设计,但首次严肃讨论了序列末端被丢弃的问题,尤其在自回归结构里,后面 token 常常携带关键信息,如果被丢,性能就会打折。
结论:OpenMoE 提醒我们,如果你的任务特别依赖完整序列(例如指令跟随、对话系统),那就要小心这个末端 token 掉队的问题,而且要注意 gating 可能会学到一些“表面化”模式。
DeepSeekMoE:细粒度专家与共享专家
在正式介绍最新版本 DeepSeek-V3 之前,我们先来看看 DeepSeekMoE。该方法的最大特点之一,是将每个专家切分为更细粒度的子专家(sub-experts),并引入一部分“共享专家”(shared experts)。这些共享专家在推理过程中总是被激活,不需要经过 gating 判断。这样做的目标是减少参数冗余,同时又保留足够的多样性,让子专家可以针对不同模式或特征进行专门化学习。
细粒度专家拆分 (Fine-Grained Expert Segmentation)
DeepSeekMoE 提出了细粒度专家拆分的概念,以提升专家的专门化程度。具体而言,它将每个专家拆分成多个更小的单元,但总参数量和总体计算成本保持不变。如下所示:
ℎ𝑡𝑙=∑𝑖=1𝑚𝑁𝑔𝑖,𝑡⋅FFN𝑖(𝑢𝑡𝑙)+𝑢𝑡𝑙,
其中,$mN$ 表示所有子专家(细粒度专家)的总数,$g_{i,t}$ 是针对第 $i$ 个专家在第 $t$ 个 token 上的 gating 权值。路由机制会从所有细粒度专家中为每个 token 选出前 $mK$ 个得分最高的专家。
设想我们一共有 $mN$ 个子专家,其中一部分是“可路由的”(总数为 $N_r = mN$),再加上 $N_s$ 个“共享专家”。在第 $l$ 层,对于第 $t$ 个 token $u_t^l$,计算公式如下:
ℎ𝑡𝑙=𝑢𝑡𝑙+∑𝑖=1𝑁𝑠FFN𝑖(𝑠)(𝑢𝑡𝑙)+∑𝑗=1𝑁𝑟𝑔𝑗,𝑡⋅FFN𝑗(𝑟)(𝑢𝑡𝑙),
其中,$g_{j,t}$ 是第 $j$ 个子专家在该 token 上的 gating 权值,通常从前 $K_r$ 个得分最高的子专家中选出。
两级负载均衡损失
为了防止路由塌缩(routing collapse)以及在计算分配上出现瓶颈,DeepSeekMoE 同时设计了专家级别 (expert-level) 和设备级别 (device-level) 的负载均衡损失。
- 专家级负载均衡损失 (Expert-Level Balance Loss)
这部分损失用来保证在专家之间分配的均衡性: 𝐿ExpBal=𝛼1∑𝑖=1𝑚𝑁−𝐾𝑠𝑓𝑖⋅𝑃𝑖, 其中,$f_i$ 表示路由到专家 $i$ 的 token 占比,$P_i$ 表示专家 $i$ 的平均路由概率(gating probability)。$\alpha_1$ 是损失系数。 - 设备级负载均衡损失 (Device-Level Balance Loss)
这部分损失用来确保在不同 GPU 或设备之间的计算负载也是均衡的: 𝐿DevBal=𝛼2∑𝑖=1𝐷𝑓𝑖′⋅𝑃𝑖′, 这里,$D$ 表示设备数,$f'_i$ 与 $P'_i$ 分别表示设备 $i$ 上所占的平均 token 比例和平均路由概率。$\alpha_2$ 则是另一层的损失系数。
通过这种双重均衡损失设计,DeepSeekMoE 能在保证专家内部细粒度专长化的同时,尽量避免某些专家或某些设备被过度使用,进而减小路由不均带来的计算瓶颈。
JetMoE:无 Token 丢弃的 MoE 与流水线并行
大多数 MoE 都会在超容量时丢 token,而 JetMoE 则提出“dropless”策略,保证所有 token 都能被处理:
- Dropless MoE:精心控制 gating,不让任何专家超过容量上限。
- 流水线并行 (Pipeline Parallelism):把每一层的专家都放在同一个设备上,分层排队处理,以此简化通信和分配逻辑。
JetMoE 仍然用 top-2 gating,负载均衡也离不开辅助损失和 z-loss 等手段。它借鉴 MegaBlocks 的做法,用块稀疏(block-sparse)的方式在 GPU 上实现“无丢弃”,不过实现起来也更复杂,需要随时管理各专家的接收量并进行动态调度。
经验教训:不丢 token 很理想,但实现门槛更高。尤其在大规模场景里,如何实时监控并重分配 token 不是个简单活儿。不过对那些对后续 token 极其敏感的任务(如问答系统、代码生成),dropless 模式确实很有吸引力。
Skywork-MoE:gating logit 归一化 & 自适应辅助损失
Skywork-MoE 是一个 1460 亿参数、16 专家的大模型,建立在已有的 Skywork-13B dense 模型之上做的 MoE 化。它有两大特色来缓解专家不均衡问题:
- gating logit 归一化:在做 softmax 之前先做标准化,控制输出分布的“尖锐度”。
- 自适应辅助损失系数:如果某层丢 token 太多,就自动调大该层的均衡惩罚;反之则调小。
它还是会加一个类似的均衡损失来避免路由塌缩,并在 gating 过程中针对 logits 做归一化处理,让模型更好地区分专家,同时又不会让概率分布过度极端。
痛点与收获:不同层的负载问题可能不一样,一刀切的超参不一定好,所以 Skywork-MoE 那套自适应机制很有启发意义。但同样,如果归一化或辅助损失的力度没调好,依然可能造成路由极端或专家专长度不足。
DeepSeek-V3:偏置加成与弱化辅助损失
终于说到 DeepSeek-V3。它是目前的前沿之作,主打“砍掉大的辅助损失,用更加直接的偏置调节 (bias-based) 来控制负载”。想深入了解负载均衡最前沿,DeepSeek-V3 是个很好的例子。
模型结构:DeepSeek-V3 延续了 DeepSeekMoE 在 FFN 结构上的思路,将专家拆分成更细粒度的子专家,并保留一些“共享专家”。对第 $t$ 个 token $u_t^l$ 在第 $l$ 层的输出可写作:
ℎ𝑡𝑙=𝑢𝑡𝑙+∑𝑖=1𝑁𝑠FFN𝑖(𝑠)(𝑢𝑡𝑙)+∑𝑗=1𝑁𝑟𝑔𝑗,𝑡⋅FFN𝑗(𝑟)(𝑢𝑡𝑙),
其中 $g_{j,t}$ 来自对 token 与专家的亲和度 $s_{i,t}$ 做 top-K 选择并归一化而得。
无辅助损失的负载均衡策略
传统 MoE 通常为了防止专家负载过度不均,都会引入一个或多个辅助损失,而这些损失可能会与语言建模本身的目标相冲突。DeepSeek-V3 则提出了一种 偏置 (bias) 调整策略:给每个专家定义一个偏置项 $b_i$,在路由打分时直接加到专家得分上:
如果在之内否则𝑔𝑖,𝑡′={𝑠𝑖,𝑡+𝑏𝑖,如果在TopK之内0,否则
如果某个专家频繁超载,就降低它的 $b_i$,让它在后续分配中被选中的概率下降;如果某个专家很闲,就提高它的 $b_i$ 让它更有机会接收 token。通过这种简单、直接的调整来实现负载均衡,而不是依赖强力的全局辅助损失。
序列级别的辅助损失
DeepSeek-V3 并没有 100% 摒弃辅助损失。为了避免在同一个序列里出现极度不均衡的情况,它保留了一个序列级别的平衡损失,不过其权重相对较小:
𝐿Bal=𝛼∑𝑖=1𝑁𝑟𝑓𝑖𝑃𝑖,
这里 $f_i$ 表示在该序列里,专家 $i$ 被选中的 token 占比,$P_i$ 表示专家 $i$ 的平均 gating 概率,$\alpha$ 通常取一个比较小的值。
动态路由和节点上限
DeepSeek-V3 还进一步在并行体系中做了优化,提出 node-limited 路由方式,每个 token 最多只被送到 $M$ 个节点,每个节点再选择若干专家处理其子集,减少通信开销。这对在大规模 GPU 集群上的并行效率有显著帮助。
风险与启示:如果偏置更新速度 ($\gamma$) 过大,负载会在不同专家之间来回猛跳,不利于模型收敛;要是过小,又跟不上数据分布的变化。不过总体而言,这比在主损失上附加大量均衡惩罚要“温和”得多,也不会过多干扰语言建模本身的学习目标。
趋势与总结
从 GShard 到 DeepSeek-V3,我们看到 MoE 中的负载均衡 已经从一个“小问题”变成了整个架构设计中至关重要的一环。GShard 引领了 top-2 gating 和容量约束;Switch Transformer 用 top-1 gating 打开了更大规模的可能性;GLaM 让我们见识了训练能耗可以大幅下降;DeepSpeed-MoE 则深入挖掘了训练和推理层面的负载平衡;ST-MoE 用 z-loss 改善了稳定性;Mixtral 看到了专家分配的时间局部性;等等……最后到一些更灵活的思路,如 DeepSeek-V3 依靠偏置更新替代沉重的辅助损失。
核心教训:想要完美的负载均衡几乎是不可能的——做得过火,语言模型主任务会受损;不做又浪费资源。未来的研究可能还会借助更多 HPC 技巧,也会出现更自动化、更自适应的 gating 机制,帮助我们在训练和推理阶段都实现高效、均衡的专家分配。
经历的坑和总结的教训
负载均衡在 MoE 里就是双刃剑:过度追求均衡会压制模型的表达能力;对均衡不管不顾又会浪费一半专家。下面是一些常见的坑和应对思路:
- 路由塌缩 (Routing Collapse) 与过度专长化
如果几个专家接收了大部分 token,就等于浪费了其它专家。轻度的辅助损失或偏置修正有助于防止塌缩。 - 容量因子的调节
设置太高,几乎不丢 token,但算力浪费会高;设置太低,token 大批被丢,严重影响训练效果。这里没有固定公式,必须结合数据分布反复实验。 - 过度依赖辅助损失
有些 MoE 架构重度依赖均衡损失,最后的语言建模目标被削弱,导致专家学不到真正的专长。要拿捏好度。 - 推理时的瓶颈
训练时的负载均衡不一定能适配推理场景。一旦在推理中某些专家被频繁调用,会让延迟变高,所以需要类似分层路由、动态分组等技巧。 - 领域迁移的挑战
路由网络可能固化在某些训练数据模式上,如果应用场景的分布变了, gating 也可能变得不匹配,需要额外的微调或重新训练。
结语
从 GShard 到 DeepSeek-V3,我们不难发现负载均衡已经成为 MoE 模型能否取得成功的关键因素之一。GShard 提出了 top-2 gating 和容量限制的雏形;Switch 用 top-1 gating 证明了简单路由也能支撑大规模;GLaM 强调能效;DeepSpeed-MoE 则兼顾了训练和推理;ST-MoE 用 z-loss 解决稳定性;Mixtral 强调路由的时间局部性;OpenMoE 暴露了末端 token 掉队等问题;JetMoE 尝试 dropless;DeepSeekMoE 做了细粒度拆分和共享专家;最后,DeepSeek-V3 又带来了更“轻量级”的偏置调节策略。
主要启示:负载均衡永远在动态平衡——过度干预会损害模型本身的学习目标,完全无视则会出现专家闲置或拥堵。往后我们大概率会看到更多 HPC 技巧与更灵活的 gating 机制,以及更多针对推理部署的优化。MoE 研究还在不断前进,我对未来的发展方向也非常期待。
posted on 2025-02-11 16:02 ExplorerMan 阅读(180) 评论(0) 编辑 收藏 举报
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