用通俗易懂的方式讲解大模型分布式训练并行技术：MOE并行-编程知识

前面的文章中讲述了数据并行、流水线并行、张量并行、序列并行、自动并行等多种并行技术。但现在的模型越来越大，训练样本越来越多，每个样本都需要经过模型的全部计算，这就导致了训练成本的平方级增长。

而当我们希望在牺牲极少的计算效率的情况下，把模型规模提升上百倍、千倍，通常就需要使用 MOE（Mixture-of-Experts）并行。因此，本文接下来给大家分享 MOE 并行。

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大模型分布式训练并行技术系列

用通俗易懂的方式讲解大模型分布式训练并行技术：概述
用通俗易懂的方式讲解大模型分布式训练并行技术：数据并行
用通俗易懂的方式讲解大模型分布式训练并行技术：流水线并行
用通俗易懂的方式讲解大模型分布式训练并行技术：张量并行
用通俗易懂的方式讲解大模型分布式训练并行技术：序列并行
用通俗易懂的方式讲解大模型分布式训练并行技术：多维混合并行
用通俗易懂的方式讲解大模型分布式训练并行技术：自动并行

MOE

通常来讲，模型规模的扩展会导致训练成本显著增加，计算资源的限制成为了大规模密集模型训练的瓶颈。为了解决这个问题，一种基于稀疏 MoE 层的深度学习模型架构被提出，即将大模型拆分成多个小模型(专家，expert)，每轮迭代根据样本决定激活一部分专家用于计算，达到了节省计算资源的效果；并引入可训练并确保稀疏性的门( gate )机制，以保证计算能力的优化。

与密集模型不同，MoE 将模型的某一层扩展为多个具有相同结构的专家网络( expert )，并由门( gate )网络决定激活哪些 expert 用于计算，从而实现超大规模稀疏模型的训练。

以下图为例，模型包含 3 个模型层，如(a)到(b)所示，将中间层扩展为具有 n 个 expert 的 MoE 结构，并引入 Gating network 和 Top_k 机制，MoE 细节如下图©所示。

计算过程如下述公式。

上述第 1 个公式表示了包含 n 个专家的 MoE 层的计算过程。具体来讲，首先对样本 x 进行门控计算， W 表示权重矩阵；然后，由 Softmax 处理后获得样本 x 被分配到各个 expert 的权重；然后，只取前 k (通常取 1 或者 2）个最大权重；最终，整个 MoE Layer 的计算结果就是选中的 k 个专家网络输出的加权和。

MOE 分布式并行策略

上面讲述了 MOE 整体结构，下面来讲述含MOE架构的模型的分布式并行策略。

MOE + 数据并行

该策略是在数据并行模式下包含MOE架构，门网络(gate)和专家网络都被复制地放置在各个运算单元上。下图展示了一个有三个专家的两路数据并行MoE模型进行前向计算的方式。

该方式通常来说，对于现有的代码侵入性较小。但该方式唯一的问题是，专家的数量受到单个计算单元(如：GPU)的内存大小限制。

MOE + 模型并行

该策略门网络依然是复制地被放置在每个计算单元上，但是专家网络被独立地分别放置在各个计算单元上。因此，需引入额外的通信操作，该策略可以允许更多的专家网络们同时被训练，而其数量限制与计算单元的数量(如：GPU数量)是正相关的。

下图展示了一个有六个专家网络的模型被两路专家并行地训练。注意：专家1-3被放置在第一个计算单元上，而专家4-6被放置在第二个计算单元上。

该模式针对不同的模型和设备拓扑需要专门的并行策略，同时会引入额外的通信，因此，相较于数据并行+MOE策略，侵入性更强。

除了上述两种MOE并行方案之外，还可以MOE+数据并行+模型并行、MOE+ZeRO增强的数据并行等。

业界大模型的 MOE 并行方案

GShard

GShard 是第一个将 MoE 的思想拓展到 Transformer 上的工作。具体的做法就是把 Transformer 的 encoder 和 decoder 中每隔一个（every other）的FFN层，替换成 position-wise 的 MoE 层，使用的都是 Top-2 gating network。

此处之外，GShard还加入了很多其他设计：

Expert capacity balancing：强制每个expert处理的tokens数量在一定范围内。
Local group dispatching：通过把一个batch内所有的tokens分组，来实现并行化计算。
Auxiliary loss：为了缓解“赢者通吃”问题，尽可能把token均分给各个专家。
Random routing：在Top-2 gating的设计下，两个expert如何更高效地进行routing。

Switch-Transformer

Switch-Transformer 是在T5模型的基础上加入了 MoE 设计，并在C4数据集上预训练，得到了一个“又快又好”的预训练大模型。

Swith Transformer 简化了MoE的routing算法，从而大大提高了计算效率，具体如下图所示：

Swith Transformer 其设计的指导原则是以一种简单高效的实现方式尽可能地把Transformer模型的参数量做大。跟其他MoE模型的一个显著不同就是，Switch Transformer 的 gating network 每次只 route 到 1 个 expert，而其他的模型都是至少2个。这样就是最稀疏的MoE了，因此单单从MoE layer的计算效率上讲是最高的了。

GLaM

这是 Google 在2021年底推出的一个超大模型，完整的 GLaM 总共有 1.2T 参数，每个 MoE 包含 64 个专家，总共 32 个 MoE 层，但在推理期间，模型只会激活 97B 的参数，占总参数的 8%。

GLaM 的体系架构，每个输入 token 都被动态路由到从 64 个专家网络中选择的两个专家网络中进行预测，如下图所示。

GLaM比GPT-3大7倍，但是由于使用了Sparse MoE的设计，训练成本却只有GPT-3的1/3，并且推理过程中的计算量减少了约一半；同时，在29个NLP任务上超越了GPT-3。

AI 训练框架中的 MOE 并行训练

从 Google 发布的很多的论文和超大参数规模模型（千/万亿参数）可以看到，其基本都使用了 MOE 架构。除此之外，业界很多的AI训练框架中也继承了 MOE 并行，比如：PaddlePaddle、DeepSpeed、ColossalAI等。

PaddlePaddle 中的 MOE 并行

下面是一个在动态图模式下使用 PaddlePaddle 框架进行 MoE 架构的适配和训练示例。

# 导入需要的包
import paddle
from paddle.nn import Layer, LayerList, Linear, Dropout
from paddle.incubate.distributed.models.moe import MoELayer
from paddle.distributed.collective import Group
from paddle.distributed import fleet
import numpy as np# 专家数
num_experts = 8d_model = 512
d_hidden = 2048# 封装专家层
class ExpertLayer(Layer):def __init__(self, d_model, d_hidden, name=None):super().__init__()self.htoh4 = Linear(d_model, d_hidden)self.h4toh = Linear(d_hidden, d_model)def forward(self, x):x = self.htoh4(x)x = self.h4toh(x)return x# 初始化分布式环境，并构建 expert 通信组 moe_group
fleet.init(is_collective=True)
moe_group = paddle.distributed.new_group(list(range(fleet.worker_num())))gate_config = {"type": "gshard","top_k": 2,
}experts_list = LayerList()
for expi in range(num_experts):exp_layer = ExpertLayer(d_model, d_hidden)experts_list.append(exp_layer)# 调用 MoELayer API 封装并创建出 MoE 模型
class Model(Layer):def __init__(self, d_model, d_hidden, name=None):super().__init__()self.linear1 = Linear(d_model, d_model)self.moe_layer = MoELayer(d_model = d_model,experts=experts_list,gate=gate_config,moe_group=moe_group,recompute_interval=0)self.linear2 = Linear(d_model, d_model)self.dropout = Dropout(p=0.1)def forward(self, x):x = self.linear1(x)x = self.moe_layer(x)x = self.linear2(x)x = self.dropout(x)return xmodel = Model(d_model, d_hidden)
optim = paddle.optimizer.SGD(parameters=model.parameters())# 创建数据集，开始训练
for step in range(1, 100):x = paddle.rand([4, 256, d_model])y = model(x)loss = y.mean()loss.backward()optim.step()optim.clear_grad()print("=== step : {}, loss : {}".format(step, loss.numpy()))

DeepSpeed 中的 MOE 并行

DeepSpeed中也提供了对 MOE 并行的支持。目前，DeepSpeed MoE 支持五种不同的并行形式，可以同时利用GPU和CPU内存，具体如下表所示。

下面是使用 ZeRO-Offload (stage 2) 和 DeepSpeed MOE组合的样例：

# MOE 模型架构
class Net(nn.Module):def __init__(self):super(Net, self).__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)self.fc2 = nn.Linear(120, 84)if args.moe:# MoE 层fc3 = nn.Linear(84, 84)self.moe_layer_list = []for n_e in args.num_experts:# 基于专家数创建 MOE 层self.moe_layer_list.append(deepspeed.moe.layer.MoE(hidden_size=84,expert=fc3,num_experts=n_e,ep_size=args.ep_world_size,use_residual=args.mlp_type == 'residual',k=args.top_k,min_capacity=args.min_capacity,noisy_gate_policy=args.noisy_gate_policy))self.moe_layer_list = nn.ModuleList(self.moe_layer_list)self.fc4 = nn.Linear(84, 10)else:# 原始模型层self.fc3 = nn.Linear(84, 10)def forward(self, x):x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)x = F.relu(self.fc1(x))x = F.relu(self.fc2(x))if args.moe:# 将原始 FFN 层替换成 MoE 层for layer in self.moe_layer_list:x, _, _ = layer(x)x = self.fc4(x)else:x = self.fc3(x)return xnet = Net()# 组合 ZeRO-Offload (stage 2) 和 DeepSpeed MOE
def create_moe_param_groups(model):from deepspeed.moe.utils import split_params_into_different_moe_groups_for_optimizerparameters = {'params': [p for p in model.parameters()],'name': 'parameters'}return split_params_into_different_moe_groups_for_optimizer(parameters)parameters = filter(lambda p: p.requires_grad, net.parameters())
if args.moe_param_group:parameters = create_moe_param_groups(net)ds_config = {"train_batch_size": 16,"steps_per_print": 2000,"optimizer": {"type": "Adam","params": {"lr": 0.001,"betas": [0.8,0.999],"eps": 1e-8,"weight_decay": 3e-7}},"scheduler": {"type": "WarmupLR","params": {"warmup_min_lr": 0,"warmup_max_lr": 0.001,"warmup_num_steps": 1000}},"gradient_clipping": 1.0,"prescale_gradients": False,"bf16": {"enabled": args.dtype == "bf16"},"fp16": {"enabled": args.dtype == "fp16","fp16_master_weights_and_grads": False,"loss_scale": 0,"loss_scale_window": 500,"hysteresis": 2,"min_loss_scale": 1,"initial_scale_power": 15},"wall_clock_breakdown": False,"zero_optimization": {"stage": args.stage,"allgather_partitions": True,"reduce_scatter": True,"allgather_bucket_size": 50000000,"reduce_bucket_size": 50000000,"overlap_comm": True,"contiguous_gradients": True,"cpu_offload": True}
}# 初始化
model_engine, optimizer, trainloader, __ = deepspeed.initialize(args=args, model=net, model_parameters=parameters, training_data=trainset, config=ds_config)
...

总结

本文简要介绍了目前业界的一些 MOE 并行方案。如果说Transformer结构使得模型突破到上亿参数量，那么稀疏 MoE 结构可以在不显著增加计算成本的情况下，使模型参数量进一步突破，达到上千亿、万亿规模。虽然，1990年左右 MOE 的概念就已经出现了；但是可以预见，MOE 将在通往AGI的道路上扮演越来越重要的角色。

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