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NVIDIA · 开发者博客· Elizabeth Goodman·· 20 天前AI 评分35

NVIDIA 博客:稠密模型与 MoE 模型对比——激活参数量、吞吐量与选择时机

Dense vs. MoE Models: Active Parameters, Throughput, and When to Choose Each

AI 导读

NVIDIA 博客对比了稠密模型与混合专家(MoE)模型架构的核心差异。以 Nemotron 3.5 Lightning 为例,其总参数量为 300 亿,但每个 token 仅激活约 30 亿参数,这得益于 MoE 架构仅选择部分专家网络处理输入。文章分析了两种架构在激活参数量、推理吞吐量以及适用场景上的权衡。

来源:NVIDIA · 开发者博客 · developer.nvidia.com