EPLB：Expert Parallelism 负载均衡的艺术

EPLB：Expert Parallelism 负载均衡的艺术

EPLB Expert Parallelism Load Balancer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ep/EPLB

项目介绍

Expert Parallelism Load Balancer (EPLB) 是一个针对Expert Parallelism (EP) 的负载均衡解决方案。在Expert Parallelism中，不同的 Experts 被分配到不同的 GPU 上执行，这可能导致不同 GPU 的工作负载不均衡。EPLB 通过采用冗余专家策略，将负载较重的 Experts 进行复制，并通过启发式方法将复制的 Experts 分配到不同的 GPU 上，以实现 GPU 之间的负载均衡。

项目技术分析

EPLB 的核心是一个负载均衡算法，该算法基于预估的 Experts 负载计算出平衡的 Expert 复制与分配计划。此算法包含两种不同的策略：

分层负载均衡

当服务器节点的数量能够整除 Expert 组的数量时，采用分层负载均衡策略。该策略首先将 Expert 组均匀地分配到各个节点，确保各节点之间的负载均衡；然后，在每个节点内部复制 Experts；最后，将复制的 Experts 分配到各个 GPU 上，确保 GPU 之间也达到负载均衡。这种策略在预填充阶段，Expert 并行规模较小的情况下非常适用。

全局负载均衡

在其他情况下，采用全局负载均衡策略，该策略不区分 Expert 组，而是在全局范围内复制 Experts，然后将复制的 Experts 分配到各个 GPU 上。这种策略通常在解码阶段，Expert 并行规模较大时使用。

项目及技术应用场景

EPLB 的设计初衷是为了解决在多 GPU 环境下，Expert Parallelism 的负载不均衡问题。在实际应用中，以下场景特别适合使用 EPLB：

• 在大规模分布式机器学习模型训练中，尤其是那些采用 Expert Parallelism 的模型。
• 在需要动态调整 Experts 负载，以适应不断变化的工作负载需求的环境中。
• 在需要减少节点间数据传输，优化整体性能的多节点部署场景。

项目特点

1. 负载均衡策略：EPLB 提供了两种负载均衡策略，可以根据实际场景灵活选择，以适应不同的负载均衡需求。
2. 灵活性：EPLB 不依赖于特定的负载预测方法，开发者可以根据实际情况选择合适的负载预测策略。
3. 易用性：EPLB 提供了简单易用的接口，开发者可以轻松地将负载均衡算法集成到自己的项目中。
4. 性能优化：通过减少节点间数据传输，EPLB 有助于提升整体系统的性能。

以下是 EPLB 的一个示例用法：

import torch
import eplb

weight = torch.tensor([[ 90, 132,  40,  61, 104, 165,  39,   4,  73,  56, 183,  86],
                       [ 20, 107, 104,  64,  19, 197, 187, 157, 172,  86,  16,  27]])

num_replicas = 16
num_groups = 4
num_nodes = 2
num_gpus = 8

phy2log, log2phy, logcnt = eplb.rebalance_experts(weight, num_replicas, num_groups, num_nodes, num_gpus)
print(phy2log)

输出的结果展示了 Experts 的复制和分配计划，通过这种方式，EPLB 能够有效优化 Expert Parallelism 的负载均衡，提升系统的运行效率。

通过上述分析，可以看出 EPLB 作为一个负载均衡工具，不仅能够提升 Expert Parallelism 的效率，还具有很高的灵活性和易用性。对于需要进行大规模并行计算的开发者来说，EPLB 无疑是一个值得尝试的开源项目。

EPLB Expert Parallelism Load Balancer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ep/EPLB