RAM vs VRAM em Modelos Mixture of Experts: O Gargalo Escondido nos LLMs de Nova Geração

Introdução

Os Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) estão a evoluir rapidamente, e as arquiteturas Mixture of Experts (MoE) como o Qwen3-Next representam a fronteira mais recente. Estes modelos alcançam contagens massivas de parâmetros mantendo o custo computacional por token gerível através de ativação esparsa.

Mas ao passar de papers de investigação para sistemas de produção, muitas equipas descobrem que o verdadeiro gargalo não são os FLOPs: é a memória. Em particular, o equilíbrio entre VRAM da GPU e RAM do sistema é agora o determinante chave de viabilidade e desempenho.

Este post explora o papel da VRAM vs RAM do sistema em implementações MoE, porque a hierarquia de memória importa, e como otimizar a sua infraestrutura para diferentes cargas de trabalho.

Porque a Memória Importa em Arquiteturas MoE

Escalar LLMs é frequentemente enquadrado em termos de contagens de parâmetros ativos ou inovações como atenção híbrida e previsão multi-token. Embora estas reduzam o custo computacional, não resolvem o problema mais fundamental: hierarquia de memória.

Em modelos densos, todos os parâmetros estão ativos ao mesmo tempo. Em modelos MoE, apenas um pequeno conjunto de experts (ex: 2-8 de 80) está ativo por token. Os requisitos de computação diminuem, mas a pegada de memória total não encolhe proporcionalmente. Todos os experts devem permanecer acessíveis, estejam ativos ou não.

VRAM: A Camada Crítica para Desempenho

A VRAM da GPU fornece a largura de banda e latência necessárias para inferência em tempo real. Deve acomodar:

• Pesos do modelo (pelo menos para os experts ativos, se não para o modelo inteiro).
• Cache KV para lidar com janelas de contexto longas.
• Ativações intermédias durante os passes forward e backward.

Mesmo se apenas ~3B de parâmetros estiverem ativos de cada vez, a VRAM deve ser dimensionada para:

• Overheads de troca de experts, uma vez que os pesos inativos precisam de ser rapidamente permutáveis.
• Crescimento do cache KV, que escala com o comprimento da sequência.
• Lotes de múltiplos pedidos, que amplificam a pressão de memória.

É por isso que inferência de contexto longo pode rapidamente empurrar a VRAM aos seus limites, mesmo quando os requisitos de computação permanecem modestos.

RAM do Sistema: A Rede de Segurança para Offloading

Quando a capacidade de VRAM é excedida, a RAM do sistema torna-se o fallback para armazenar experts inativos. As GPUs modernas suportam offloading, mas o desempenho depende de quão eficientemente os dados se movem através de PCIe ou NVLink.

Os trade-offs chave incluem:

• Limitações de largura de banda que determinam quão rápido os experts podem ser carregados.
• Penalidades de latência se o prefetching e agendamento não forem tratados adequadamente.
• Degradação de throughput quando a troca frequente bloqueia a inferência.

Se o offloading não for cuidadosamente otimizado, os ganhos teóricos de eficiência do MoE podem desaparecer na prática.

VRAM vs RAM do Sistema em Modelos MoE

Compreender a hierarquia de memória é crucial para otimizar implementações MoE:

Insight Chave: Embora o MoE reduza os requisitos computacionais através de ativação esparsa, o gargalo de memória desloca-se da computação para o movimento de dados entre VRAM e RAM do sistema.

Throughput, Latência e Equilíbrio de Hardware

Técnicas como previsão multi-token no Qwen3-Next mostram como o throughput pode melhorar, mas o equilíbrio de hardware ainda determina os resultados no mundo real:

• Para inferência interativa (ex: chatbots, copilots), priorize a capacidade de VRAM para evitar atrasos de paginação.
• Para cargas de trabalho em lote (ex: análise de documentos, pipelines RAG), a largura de banda da RAM do sistema e offloading eficiente tornam-se mais críticos.

Recomendações Práticas

Para profissionais a implementar modelos MoE, aqui estão orientações concretas:

Exemplo de Otimização de Memória

Aqui está como estimar e otimizar requisitos de memória:

def estimate_moe_memory(
    num_experts=64,
    active_experts=8,
    params_per_expert=7e9,  # 7B parâmetros por expert
    dtype_bytes=2,          # FP16
    batch_size=1,
    sequence_length=4096,
    hidden_size=4096
):
    """
    Estimar requisitos de VRAM e RAM para implementação MoE
    """
    # Pesos do modelo (todos os experts devem ser acessíveis)
    total_params = num_experts * params_per_expert
    model_memory_gb = (total_params * dtype_bytes) / 1e9

    # Cache KV para contexto longo
    kv_cache_gb = (
        2 * batch_size * sequence_length * hidden_size * dtype_bytes
    ) / 1e9

    # Computação de experts ativos
    active_memory_gb = (active_experts * params_per_expert * dtype_bytes) / 1e9

    # Requisito de VRAM (experts ativos + cache KV + buffer)
    vram_required = active_memory_gb + kv_cache_gb + 8  # 8GB buffer

    # Requisito de RAM do sistema (experts inativos)
    ram_required = model_memory_gb - active_memory_gb

    return {
        'total_model_size_gb': model_memory_gb,
        'vram_required_gb': vram_required,
        'ram_required_gb': ram_required,
        'recommendation': 'Use quantização se VRAM exceder 40GB'
    }

# Exemplo: Modelo estilo Qwen3-Next
memory_estimate = estimate_moe_memory()
print(f"VRAM necessária: {memory_estimate['vram_required_gb']:.1f} GB")
print(f"RAM necessária: {memory_estimate['ram_required_gb']:.1f} GB")

Dica de Otimização: Use quantização de 4 bits (GPTQ/AWQ) para reduzir a memória em 4x mantendo 95%+ da qualidade do modelo. Isto pode trazer um MoE de 64 experts de 896GB para ~224GB de pegada total de memória.

Orientações de Implementação

1. Planeie o dimensionamento de VRAM cuidadosamente: tenha em conta todos os experts, não apenas os ativos, mais o overhead de caches KV de contexto longo.
2. Trate a largura de banda da RAM como um gargalo: se o offloading faz parte do seu design, otimize o prefetching e agendamento.
3. Use quantização sabiamente: pesos mais pequenos reduzem não apenas a computação mas também os custos de transferência de memória.
4. Faça corresponder o hardware à carga de trabalho: inferência interativa e processamento em lote requerem diferentes equilíbrios entre VRAM e RAM.

Principais Conclusões

• O MoE reduz a computação, mas não as exigências de memória.
• A VRAM permanece a camada crítica para desempenho de pesos, caches e ativações.
• A RAM do sistema permite escalabilidade mas é limitada pela largura de banda e latência de transferência.
• O desempenho ótimo requer fazer corresponder o hardware aos padrões de carga de trabalho.

Ao compreender os trade-offs entre VRAM e RAM, os profissionais podem projetar infraestrutura que aproveita totalmente a eficiência dos modelos Mixture of Experts evitando gargalos ocultos.