MOE并行策略的实现

MOE并行策略的实现

在MOE并行策略中，每个MoE层包含多个专家，每个专家负责处理一部分输入数据。为了实现这一策略，我们需要将输入数据划分为多个分片，每个分片对应一个专家。然后，根据输入数据的特征，选择相应的专家进行处理。这个过程可以通过条件计算来实现。

条件计算是一种动态的计算方式，它可以根据输入数据的特征，选择性地执行模型中的一部分计算。在MOE并行策略中，条件计算用于选择相应的专家来处理输入数据。具体来说，我们可以使用一个门控网络来实现条件计算。门控网络根据输入数据的特征，输出一个概率分布，该概率分布用于选择相应的专家。

自动分片技术则是MOE并行策略的另一个关键部分。它负责将输入数据划分为多个分片，并将每个分片分配给相应的专家进行处理。自动分片技术可以根据输入数据的特征和模型的结构，动态地调整分片的数量和大小，从而实现高效的并行计算。

转载：大模型分布式训练并行技术（八）：MOE并行探索 (baidu.com)