AWS 优化 MoE 内核并合入 vLLM
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AWS 优化 MoE 内核并合入 vLLM
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AI 综述
AWS 在 Amazon SageMaker AI 上为融合 MoE 模型实施内核优化，通过 Swap-AB 转置让专家维度 N=8192 占据 Hopper WGMMA 的首操作数位置，在 H200 上实现端到端输出吞吐提升 2–4%。 AWS 称该优化已合入 vLLM，在 0.24.0 及更高版本可用，同时也出现在 AWS Large Model Inference (LMI) v28 容器中；同一来源另称该优化在 vLLM 0.22.0 及更高版本可用。
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最新进展10月13日 23:17
Amazon SageMaker AI 上的 MoE 内核工程优化实践报道时间线
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10月13日
- AWS Machine Learning BlogAmazon SageMaker AI 上的 MoE 内核工程优化实践
AWS 在 Amazon SageMaker AI 上为 fused MoE 模型实施内核优化，通过 Swap-AB 转置让专家维度 N=8192 占据 Hopper WGMMA 的首操作数位置，在 H200 上实现端到端输出吞吐提升 2–4%，该优化已合入 vLLM 0.24.0 及更高版本。
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