AWS 优化 MoE 融合内核并合入 vLLM
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AWS 优化 MoE 融合内核并合入 vLLM
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AI 综述
AWS 发布技术博客，介绍其针对 MoE（混合专家）模型在 Amazon SageMaker AI 上实施的内核工程优化：通过 Swap-AB 转置，让 Hopper 架构的 WGMMA 指令充分利用专家维度（N=8192），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 及更高版本中可用，同时已进入 AWS Large Model Inference（LMI）v28 容器。同一篇博客中另有表述称该优化在 vLLM 0.22.0 及更高版本即可用，两处版本号说法不一致。 上述吞吐提升幅度为 AWS 在 H200 上的测试结果，属于其单方公布的数据。
AI 根据报道生成 · 2 天前更新
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
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月13日
- AWS Machine Learning BlogAmazon SageMaker AI 上的 MoE 内核工程优化实践
针对 MoE 模型在 Amazon SageMaker AI 上的内核工程优化，通过 Swap-AB 转置让 Hopper 的 WGMMA 指令充分利用专家维度（N=8192），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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