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SageMaker MoE 内核优化合入 vLLM
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AI 综述
2026 年 10 月 13 日，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实践。文章指出，MoE 模型在 decode 阶段存在 M 维过小的问题，导致 Hopper 架构的 WGMMA 利用率偏低。为此，团队采用 Swap-AB 转置方案，让专家维度 N=8192 占据首个操作数位置，从而改善计算效率。该优化在 H200 上实现端到端输出吞吐提升 2–4%，并已合入 vLLM 0.24.0 及更高版本。
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最新进展10月13日 23:17
MoE 内核优化在 H200 上提升吞吐 2–4%，已合入 vLLM 0.24.0。报道时间线
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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 decode 阶段 M 维过小导致 Hopper WGMMA 利用率低的问题，通过 Swap-AB 转置让专家维度 N=8192 占据首个操作数位置，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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