海外访问：www.kdjingpai.com

Ctrl + D 收藏本站

当前位置：首页 » AI答疑

如何解决混合专家模型（MoE）中分组矩阵乘法效率低下的问题？

2025-08-30

1.3 K

提升MoE模型分组GEMM效率的解决方案

在混合专家模型中，传统分组GEMM操作常面临效率瓶颈，主要原因包括专家权重重复加载、GPU资源利用率不足等问题。DeepGEMM提供了针对性的优化方案：

仅M轴分组设计：保留K和N轴连续访问，减少内存跳跃，适用于专家共享相同形状的场景
连续内存布局：要求输入矩阵A按专家分组拼接，确保内存访问连续性
内置对齐检查：使用get_m_alignment_for_contiguous_layout()函数验证分组尺寸是否满足优化条件

具体实现步骤：

将多个专家的输入数据沿M轴拼接成连续张量
定义group_sizes数组记录每个专家的token数量
调用m_grouped_gemm_fp8_fp8_bf16_nt_contiguous函数执行优化计算

该方案在H100 GPU上实测可提升约3倍计算效率，特别适合千亿参数级别的MoE模型。

本答案来源于文章《DeepGEMM：高效支持FP8矩阵运算的开源库（DeepSeek 开源周第三天）》

相关文章

未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何解决混合专家模型（MoE）中分组矩阵乘法效率低下的问题？

相关推荐