AIBR プレミアム
拓海先生、最近「Mixture-of-Experts」って単語を部下からよく聞くのですが、導入するとウチのような中小製造業にどんな意味があるのでしょうか。コストが増えても利益につながるのか気になります。
素晴らしい着眼点ですね！まず結論を端的に言うと、Mixture-of-Experts（MoE）を採用したシステムは、同じ性能を得るために計算量を抑えられるため、正しく設計すれば運用コストを下げられるんですよ。要点は三つです。1) 必要な部分だけを活性化して計算すること、2) GPU利用率を高める設計が重要であること、3) 運用は工夫次第で安くできることです。大丈夫、一緒に作れば必ずできるんです。
部分的にしか動かない、というのは省電力みたいな話ですか。導入で一度に多額の投資が必要になるのか心配です。現場のエンジニアもGPUの扱いに慣れていません。
いい質問です、田中専務。MoEというのは内部に多数の「専門家」ユニットを持ち、リクエストごとにその一部だけを使う仕組みです。たとえば電話交換手が担当を振り分けるイメージで、不要な部分を動かさなくて済む分、電力や計算を節約できますよ。導入は段階的にでき、まずは小さなモデルでPoC（概念実証）を行えば投資リスクを抑えられるんです。
なるほど。とはいえ、論文でよく見る “disaggregated expert parallelism” という言葉が気になります。これって要するに、計算の役割を分けて安いGPUをうまく使うということですか？
その理解でほぼ合っていますよ！分散エキスパート並列性（disaggregated expert parallelism）は、注目（attention）部分と専門家（expert）部分を別々のGPUに割り振る手法です。比喩で言えば、企画部と製造部を別々の工場に分けて、それぞれ得意な工場を使うようなものです。これによりGPUの専門化ができ、コスト効率を高められるんです。
しかし現場で複数GPUを渡り歩かせると通信がネックになりませんか。通信で遅れると結局応答時間が上がってしまうのではと心配です。
鋭い視点ですね。通信（M2N communication）は確かに課題ですが、論文ではGPU間の無駄なコピーや同期を減らす専用ライブラリを用意していると説明されています。要はデータのやり取りを効率化して、通信による遅延を最小化する工夫をしている、ということです。三点にまとめると、通信最適化、リクエスト統合によるバッチ増、異種GPUの活用です。これで実用レベルの応答が出せるんです。
では性能は論文どおりに出るのでしょうか。社内のピーク負荷や突発的アクセスに対応できるのかも気になります。
論文の評価では、既存のLLM（Large Language Model、LLM、大規模言語モデル）サービングシステムと比べてGPU利用率とコスト効率が改善したと報告されています。現実運用では、専門家の人気度に応じた冗長配備や、過去のトラフィックに基づく割り当て最適化を組み合わせることで、ピークや突発にも耐えられる設計にできます。重要なのは運用設計で、単に技術を置くだけではダメなんです。
分かりました。要するに、技術自体はコストを下げる余地があり、運用と設計次第で現実的に導入できるということですね。今日聞いて安心しました。自分の言葉でまとめると、MoEは必要な部分だけ計算するからエネルギーとコストを抑えられ、分散配置と通信最適化で現場運用にも耐えうる、ということです。
