En el mundo de la inteligencia artificial, existen modelos como Mixture-of-Experts (MoE) que permiten activación esporádica de expertos, lo que significa que solo un subconjunto de los parámetros del modelo se utilizan durante cada inferencia. Sin embargo, para traducir esta escasez en un rendimiento práctico, se requiere un mecanismo de almacenamiento en caché de expertos.
En Q2BSTUDIO, empresa líder en el desarrollo de software a medida y tecnología de vanguardia, entendemos la importancia de optimizar el rendimiento de los modelos de inteligencia artificial. Es por eso que ofrecemos servicios especializados en aplicaciones a medida, ciberseguridad, servicios en la nube AWS y Azure, inteligencia de negocio, entre otros.
Para abordar este desafío, se ha desarrollado SpecMD, un marco estandarizado para evaluar políticas de caché ad-hoc en diferentes configuraciones de hardware. Mediante SpecMD, se llevó a cabo un exhaustivo análisis de varias estrategias de almacenamiento en caché para modelos MoE, replicando y ampliando enfoques anteriores en entornos controlados con limitaciones realistas.
Los experimentos realizados revelaron que el acceso de expertos MoE no es consistente con las suposiciones de localidad temporal, como LRU o LFU. Motivados por esta observación, se propuso el enfoque Least-Stale, una política de desalojo novedosa que aprovecha los patrones predecibles de acceso a expertos MoE para reducir los fallos de colisión en hasta 85 veces más que LRU.
Con estas mejoras, se lograron tasas de aciertos superiores al 88% con reducciones de hasta un 34.7% en el Tiempo hasta el primer token (TTFT) en OLMoE, todo esto con solo un 5% o 0.6GB de capacidad de caché de VRAM.
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