Stratum:采用3D堆叠DRAM的系统硬件协同设计以实现高效MoE
摘要
介绍了Stratum,一种采用3D堆叠DRAM的系统硬件协同设计方法,以高效加速混合专家(MoE)模型。
暂无内容
相似文章
内存富裕/显卡贫瘠的人错了吗?
讨论了本地AI中密集模型与混合专家(MoE)模型之间的权衡,指出高内存用户除了Qwen 3.5 122B之外,MoE选择有限,并质疑大显存是否是唯一可行的路径。
MawForge:面向本地混合专家推理的内存受限专家物化
MawForge 提出了一种内存受限的方法,用于在受限的统一内存机器上服务大型混合专家(MoE)语言模型,通过将完整模型存储在磁盘上,并按需将专家张量物化到有限缓存中。在 MacBook Pro M5 Pro 上的实验表明,能够在 24GB 内存范围内有效服务 34GB 和 25GB 的模型,并分析了缓存大小权衡和推测解码结果。
多层级MoE缓存
讨论MoE模型的多层级缓存策略,通过将频繁激活的专家保留在GPU上来提升推理速度,参考了PowerInfer和llama.cpp分支等现有实现。
构建芯片的新方法:顺序堆叠硅片以延续摩尔定律
伊利诺伊大学的研究人员展示了一种可扩展的方法,可在严格的热预算内顺序堆叠高性能硅电路,实现单片三维集成,这有望超越传统晶体管微缩,延续摩尔定律。
先共享,再路由剩余:一种面向Token自适应MoE计算的统一框架
本文提出UniF-MoE,一种用于Token自适应混合专家计算的统一框架,该框架首先共享专家间的可复用计算,然后路由剩余的残余需求,从而在DomainBed和GLUE基准上提升性能,同时减少激活计算量、延迟和内存占用。