全局负载均衡损失

全局负载均衡损失在不同领域（如网络架构与MoE模型训练）中存在不同形态，结合我搜索到的资料，以下从混合专家模型（MoE）角度进行详细分析：

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1. 基本概念与设计目标

在MoE模型中，全局负载均衡损失的核心目标是解决专家或设备间负载不均衡导致的性能瓶颈。例如：

• 专家级不均衡：某些专家被过度激活，导致计算资源浪费或模型性能下降。
• 设备级不均衡：多GPU/设备环境下，不同设备的计算负载差异过大。
  传统方法通过引入辅助损失函数实现均衡，但可能干扰模型训练；新方法（如无损失平衡）则通过动态调整路由分数实现均衡，避免额外损失。

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2. 损失函数的具体设计

(1) 基于辅助损失的均衡方法

• 专家级损失：通过正则化项鼓励专家激活概率均衡。例如：

$$L_{ExpBal}={\alpha }_1\sum _{i=1}^E(f_i\cdot P_i)$$

其中，$f_i$为第 i i