索引化路由
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Meta与ThinkMachine联手突破MoE训练内存墙:MoEBlaze框架实现内存降低4倍、训练加速6倍
关键词: MoEBlaze 、内存墙、MoE 训练 、索引化路由 在当今大模型浪潮中,参数规模已突破万亿,训练成本与内存压力成为制约模型规模继续扩大的关键瓶颈。混合专家模型(Mixture-of-Experts, MoE) 因其能够以稀疏激活的方式实现万亿参数级别的模型训练,已成为大规模语言模型的主流架构之一。 然而,MoE 的稀疏性在降低计算密度的同时,也…