Amazon EKS와 EFA를 활용한 MoE 강화 학습의 40% 더 높은 처리량

Scaling MoE reinforcement learning on Amazon EKS with EFA and DeepEP with 40% more throughput

Mixture-of-Experts (MoE) 모델을 대규모로 훈련할 때 세 가지 주요 과제가 발생한다. 첫째, 이질적인 컴퓨팅 자원을 조정해야 하며, 둘째, 수백 개의 가속기 간의 높은 처리량 통신을 유지해야 하고, 셋째, 모든 하위 시스템을 동적으로 조정하여 균형을 유지해야 한다. Amazon EKS, EFA, DeepEP를 사용하여 이러한 문제를 해결할 수 있다. MoE는 대규모 언어 모델을 수백억 또는 수조 개의 매개변수로 확장하는 표준 아키텍처가 되었으며, 훈련 과정에서 통신 요구가 증가한다.