AWS 在 SageMaker 中优化 MoE 内核提升推理效率
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AWS 在 SageMaker 中优化 MoE 内核提升推理效率
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AI 综述
AWS 介绍了其在 Amazon SageMaker AI 上对 Mixture-of-Experts (MoE) 架构进行的内核优化，通过 Swap-AB 技术提升了 WGMMA 利用率，实现了 2–4% 的端到端输出吞吐量提升。 AWS 称已将这项优化贡献至 vLLM 项目，在 v0.22.0 及更高版本中可用，同时也包含在 AWS Large Model Inference (LMI) v28 容器中。
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最新进展10月13日 23:17
Mixture-of-Experts 内核工程在 Amazon SageMaker AI 上的实现报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月13日
- AWS · AI 博客Mixture-of-Experts 内核工程在 Amazon SageMaker AI 上的实现
本文介绍了在 Amazon SageMaker AI 上对 Mixture-of-Experts (MoE) 架构进行内核优化的方法，通过 Swap-AB 技术提升 WGMMA 利用率，实现 2–4% 的端到端输出吞吐量提升。
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