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标签：专家复用×
6月16日
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5月27日
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12:13arXiv: DeepSeek@Xiongwei Zhu, Xiaojian Liao, Tianyang Jiang, Yusen Zhang, Liang Wang, Limin Xiao
精选
细粒度混合专家（MoE）模型在推理时只激活部分专家，但内存受限场景下只能缓存少量专家，未缓存的专家需从慢速外部存储获取，导致频繁换入换出和I/O开销。ReMoE提出一种路由器微调框架，通过偏向近期选中的专家来产生时间上稳定的路由，从而提升专家复用率，减少存储访问。实验表明，在DeepSeek和Qwen模型上，ReMoE将专家复用率提升26%，同时保持下游任务性能。在vLLM GPU-CPU专家卸载场景下，输出吞吐量提升8.4%；在Jetson Orin NX上使用llama.cpp时，TPOT降低43.6-49.8%，解码速度提升1.77-1.99倍。代码和模型已开源。
论文MoE模型推理优化路由器微调专家复用边缘部署
推荐理由：ReMoE解决了内存受限设备上MoE模型推理的I/O瓶颈，做边缘部署或大模型推理优化的开发者可以直接试，开源代码让复现门槛很低。
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