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SageMaker AI 上的 MoE 内核优化
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AI 综述
2026-10-13，AWS Machine Learning Blog 发布文章，介绍在 Amazon SageMaker AI 上针对 MoE 模型的内核工程优化。文章指出，MoE 模型在解码阶段因 M 维过小，导致 Hopper GPU 利用率偏低。团队采用 Swap-AB 转置，将专家维度 N=8192 提升为首操作数，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 及以上版本。
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最新进展10月13日 23:17
Swap-AB 转置优化使 H200 吞吐提升 2–4%，已合入 vLLM 0.24.0 及以上版本。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
针对 MoE 模型在解码阶段因 M 维过小导致 Hopper GPU 利用率低的问题，团队通过 Swap-AB 转置将专家维度 N=8192 提升为首操作数，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 及以上版本。
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