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 分享了在 Amazon SageMaker AI 上针对融合 MoE 模型的 kernel 优化，做法是交换矩阵乘 AB 顺序以适配 Hopper 的 WGMMA 指令。AWS 称，该优化在 H200 上为大规模 MoE 模型带来 2–4% 的端到端输出吞吐提升。 这些优化已上游至 vLLM，AWS 称 vLLM 0.22.0 或之后版本可用；同一优化也随 AWS LMI v28 容器提供。AWS 还称，多项优化合计带来最高 10% 吞吐提升和最高 9% 更快的 TTFT。
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最新进展10月13日 23:17
Amazon SageMaker AI 上的 MoE kernel 工程实践报道时间线
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 kernel 工程实践
AWS 分享了在 Amazon SageMaker AI 上针对 MoE 模型的 kernel 优化：交换矩阵乘 AB 顺序以适配 Hopper 的 WGMMA 指令，在 H200 上为大规模 MoE 模型带来 2–4% 端到端输出吞吐提升，该优化已合入 vLLM 0.24.0 及之后版本。
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