GPU加速

混合专家（MoE）模型架构已成为当前大语言模型规模化扩展的关键技术路径，其通过稀疏激活机制，在保持计算成本相对稳定的前提下，实现了模型参数量的指数级增长。然而，随着技术演进，MoE模型正呈现出两个显著趋势：专家粒度不断细化（即专家中间层维度持续缩小）和模型稀疏性持续提升（在专家总数大幅增加的同时保持激活专家数基本不变）。这一趋势在近期开源的DeepSeek …

在人工智能领域，处理长上下文序列一直是大型语言模型面临的核心挑战之一。传统的密集注意力机制虽然功能强大，但其计算复杂度随序列长度呈二次方增长，这严重限制了模型处理长文本、代码或多轮对话的能力。今年2月，月之暗面提出的MoBA（Mixture of Block Attention）机制为这一难题提供了创新解决方案。MoBA将混合专家（MoE）原理引入注意力机制…