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SageMaker AI 上的 MoE kernel 优化实践
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AI 综述
2026年10月13日，AWS Machine Learning Blog 发布一手报道，介绍在 Amazon SageMaker AI 上的 MoE（混合专家）kernel 工程实践。报道称，团队通过在 PTX 层前将 MoE 矩阵乘法调换为 Swap-AB，使专家维度 N=8192 落到首个操作数位置，从而满足 Hopper WGMMA 对 M=64 的要求；在 H200 上，大规模 MoE 模型的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。此为目前唯一报道，未出现与早先报道矛盾的数字或说法。
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最新进展10月13日 23:17
MoE 的 Swap-AB kernel 优化已合入 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 kernel 工程实践
在 Amazon SageMaker AI 上，通过将 MoE 矩阵乘法在 PTX 层前调换为 Swap-AB，使专家维度 N=8192 落到首个操作数位置以满足 Hopper WGMMA 对 M=64 的要求，H200 上大规模 MoE 模型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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