江蘇
字節開源了他們內部百億級集群實戰驗證的MoE加速庫——COMET，相比DeepSeek近期開源的DualPipe等MoE優化方案，COMET可以像插件一樣直接接入已有的MoE訓練框架，無論你的模型用哪種并行策略，COMET都能完美支持
按照字節的說法，COMET已經在字節跳動10,000+ GPU的生產集群上大規模部署，實實在在省下了數百萬 GPU 小時！ 效果有多驚人？論文里給出了硬核數據：
?單層 MoE 提速 1.96x??
?端到端 MoE 模型加速 1.71x??
這效率提升，直接把MoE模型的性價比拉滿！更關鍵的是，COMET的原理非常硬核：細粒度計算-通信重疊，徹底榨干GPU算力！
給大家劃個重點：COMET神器特點
?即插即用，代碼改動極小告別復雜的魔改，只需幾行代碼就能替換現有MoE模塊，無痛上手！
?通吃所有MoE并行模式TP/EP/EP+TP，無論你的模型用哪種并行策略，COMET都能完美支持
?MLSys'25 頂級評分實打實的硬實力，性能經過大規模驗證，可靠性杠杠的！
簡單來說，MoE模型雖然參數量巨大，但實際計算是稀疏的，只有部分“專家”會被激活。然而，大規模MoE模型的瓶頸在于通信開銷，設備間數據交換耗時驚人，甚至能占到模型運行時間的47%！
現有的優化方法，比如粗粒度的計算-通信流水線，效果有限，GPU空閑時間依然不少COMET的創新之處在于：
?細粒度重疊：COMET通過數據依賴分析和任務重調度，實現了計算和通信的精細化同步，消除了傳統方法中粗粒度劃分帶來的效率損失
?自適應工作負載分配：MoE模型運行時，不同專家的負載動態變化，COMET能動態調整GPU資源分配，平衡計算和通信，最大程度隱藏延遲
COMET的核心技術包括：
1.基于共享張量的依賴解析： COMET深入分析MoE層中計算和通信操作之間的數據依賴關系，通過分解共享張量，打破粗粒度數據依賴，實現更靈活的流水線
2.自適應工作負載分配： 針對MoE模型動態負載的特點，COMET設計了自適應的線程塊分配機制，在kernel內部動態平衡計算和通信資源，實現極致的延遲隱藏
簡單來說，COMET就像一個精密的調度大師，把MoE模型的計算和通信過程拆解重組，讓GPU資源得到最大化利用，從而實現性能飛躍
開發團隊seed希望以此為契機，推動MoE模型優化的進一步發展。他們還提到，未來會探索使用Triton、TVM等編譯器，進一步提升COMET的性能。
論文:
https://arxiv.org/pdf/2502.19811
代碼:
https://github.com/bytedance/flux/pull/54/
開源地址：
https://github.com/bytedance/flux
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