21:13LMSYS Org (SGLang)@lmsysorg71°SGLang团队为DeepEP MoE引入两种调度时负载均衡器Waterfill和LPLB。Waterfill将共享专家工作分配到较轻的rank,在DeepSeek V3/R1上带来+1.48%到+4.66%的性能提升,V4 Flash吞吐量从49,253 tok/s增至51,677 tok/s。LPLB优化冗余路由专家副本的流量分配,在red16/red32配置下取得+0.84%到+7.34%的提升。两种方法均不改变模型语义,保持推理精度。AI产品SGLangDeepEPDeepSeek V3推理优化负载均衡推荐理由:SGLang给DeepSeek模型加了两个新负载均衡器,跑DeepSeek V3/R1速度能快最多7%,而且不改精度,想加速推理的可以试试。原文
23:35berryxia@berryxia精选73°Daily Dose of Data Science 通过视觉图解清晰对比了 Transformer 和 Mixture of Experts(MoE)的核心差异。MoE 将 Transformer 中的单个前馈网络拆分为多个小专家网络,推理时仅激活部分专家,虽参数更多但计算更快。模型通过 Router(多分类器)为每个 token 选择 top-K 专家,但训练中面临“专家过选”和“负载不均”两大问题。前者通过加噪声和屏蔽非 top-K logit 解决,后者通过设置专家容量上限并自动转交 token 来平衡。Mixtral 8x7B 和 Llama 4 是典型 MoE 模型。AI模型TransformerMoE路由机制负载均衡Mixtral 8x7B推荐理由:想搞懂 MoE 为什么又快又强,这篇视觉解释把路由和负载均衡的坑讲透了,做模型训练或推理优化的开发者值得一看。原文