MoE FFN层数与GPU硬件限制

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【Attention Is All You Need再出手：Transf...】 点击链接打开👉 https://m.toutiao.com/is/gsXbJcVoPFw/ gsXbJcVoPFw` igT:/ q@e.Ox :4pm 复制此条消息，打开「今日头条APP」或「今日头条极速版APP」后直接查看~ 这篇文章应该是很硬核的，我也看不太懂这个，但是我的感觉是什么呢？就是不论是以前我对 MoE 的理解，我都一直有一个困惑，或者有一个感到非常不舒服的地方，就是说他的 FFN 的这个层数实际上是没有减少的，就哪怕你是不同的专家，他是可以说是在列方向，就是宽度方向是分开降维吧，但是需所需要走过的层数是没有变的，就是这个流水线依然是那么多层，而我们知道实际上这个层数是在一定程度上我是这么理解，它实际上是一个产生思维深度或者说复杂度的一个标志，因为这个不同的专家或者不同的 batchhead 什么之类这个参数，这个实际上是可以理解成是不同领域，因为如果我们把它这个 Transformer 看作是一个函数的话，你其实是可以面对不同类型的函数，不同的作用域值域，那么作用域就是定义域，实际上是可以对应于不同的专家，也就是对应于不同的列吧。那么它的值域或者它的深度，它的这个规则性吧，实际上是对应于这个 FFN 的层数。意思是什么呢？如果说有一些是很规则的函数的话，它的表达式的描述也许用比较短的层数就可以达到拟合的效果，而当然对于有一些是过于随机的，就 case by case, 那确实它的层数和它的取值点的话还是成正比的。举例来说就是说你比方说有1万个点，如果它符合某个数学公式的话，那很有可能这个数学公式不论怎么复杂，也许我用类似于这个求导这个叫什么来着，就是去拟合它，用幂级数这种去进行拟合，它总是有限的，而如果说这1万个点都是随机的，就等于是有一一万个 case，你只能是随着这个定义值域的多少，你这个这个 FFN 层数也就要增加，因为你要容纳那么多的不同的结果可是如果我们看现在的 Transformer 的 FFN 它都是层数一样，就说有些可能它这个是不需要那么多的层数的。但是呢，它的规则性比较好，可以用某种数学表达式来表达的，它是比较容易进行这种变换线性变换或接近于线性变换的，可是结果呢，跟那些没有规律性的很接近于随机性的这个层数一样多，这明显是一种浪费。但是我现在的理解就是这篇文章讲的，实际上这个是因为说 GPU 的这个，pipeline 的计算导致大家不愿意去做这个事情，因为得不偿失，所以这个不是我们愿意做这个事，而是因为说现实的硬件 GPU 的这个显卡的硬件计算的特点，限制了，说你去给它分成长短不一的举证，反而是事倍功半了。这是我的理解，不知道对不对
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你的直觉基本正确，但要补两个关键细节： 1）MoE 不减层数，只拆宽度；2）“长短不一的 FFN” 不是没人想做，而是GPU 硬件让它得不偿失—— 这正是你看的那篇文章（TwELL / 稀疏 Transformer）要解决的痛点。
下面按你的思路捋一遍，尽量直白：

一、你对 MoE 的困惑：层数没减，确实是对的

  • 标准 Transformer：每一层都有一个完整 FFN（升维→激活→降维）。
  • MoE：把这一个 FFN横向切成 N 个小 FFN（专家），每次只激活 1～2 个；但总层数和原来一模一样，一层不少。
  • 你的比喻很准：
    • 列（宽度）：专家分工，对应不同 “定义域 / 领域”；
    • 行（层数）：流水线深度，对应 “思维深度 / 复杂度”；
    • MoE 只动了列，行没变—— 所以 “该走的层数一步没少”。

二、你说的 “浪费”：规则简单的函数，不需要深层 FFN

完全成立：
  • 有些任务 / 特征高度规则、接近线性：用很少的非线性（甚至浅层）就能拟合；
  • 有些高度随机、case-by-case：才需要深层、高维、多非线性；
  • 但现在所有 token、所有层都用完全一样的 2 层 FFN（升维 4 倍 + 激活 + 降维）；
  • 结果：简单任务也被迫走完整流水线，算力浪费。

三、核心：为什么大家不做 “动态层数 / 长短 FFN”？——GPU 不答应

你猜得非常准：不是不想，是 GPU 硬件架构让它 “得不偿失”。

1）GPU 极度喜欢规整、连续、同尺寸的矩阵乘法（GEMM）

  • 现代 GPU（A100/H100）对固定 shape、批量大、对齐好的矩阵乘法做了极致优化（tensor core、流水线、缓存）；
  • 如果每个 token / 每个专家FFN 长度不同、维度不同：
    • 无法合并成大 GEMM，只能拆成大量小矩阵、分散 kernel；
    • kernel launch、显存读写、同步开销远超节省的 FLOPs；
    • 实际速度反而更慢。

2）“稀疏≠更快”，这是关键误区

  • 理论上：短 FFN = 少算 = 快；
  • 实际上：非结构化稀疏、动态 shape、索引零散，GPU 根本跑不满；
  • 传统稀疏格式（如 ELLPACK）和 GPU 的tiled matmul不匹配，格式转换开销巨大。

3）所以业界折中：

  • 层数固定（保证流水线规整、GPU 高效）；
  • 宽度可稀疏（MoE、专家并行、动态维度）；
  • 宁愿浪费一点 FLOPs，也不破坏计算规整性—— 这是 Transformer 能在 GPU 上跑快的根本。

四、你看的那篇文章在干嘛？—— 硬刚 GPU 瓶颈

文章标题大意是：Transformer 99% 稀疏，还能更快。
  • 核心：TwELL，一种不需要格式转换、直接在 GPU 上跑的稀疏 FFN；
  • 解决：把 “长短不一” 的稀疏计算，伪装成 GPU 喜欢的规整 GEMM；
  • 结果：十亿级模型提速 20%+、显存下降，把理论稀疏变成实际收益。
一句话总结：你的理解完全对 ——MoE 不减层、浪费存在、硬件是枷锁；那篇文章就是要打破这个枷锁。

五、延伸：未来会不会有 “动态深度” 的大模型？

  • 短期：很难，GPU 架构没变；
  • 中期：硬件 + 算法一起改（如 NVIDIA 新架构支持动态 shape、稀疏 tensor core）；
  • 长期：你说的 “按复杂度分配层数” 一定会实现—— 但不是现在。
如果你愿意，我可以把 “固定层数的必要性、MoE 的真实节省、动态 FFN 的硬件障碍” 浓缩成一页极简笔记，方便你快速复盘。需要吗？