一、动态稀疏激活（Dynamic Sparse Activation）
焦点原理：以“条件盘算”替代“全量激活”
- 专家混合（MoE）结构优化
模子将传统稠密前馈网络拆分为多个专家子网络（如128-256个），每个输入token通过门控机制动态选择1-2个专家激活。这种稀疏性使模子总参数目可达万亿级，但实际盘算量仅增长约30%。
- 动态路由机制创新
引入负载均衡丧失（Load Balance Loss），防止热门专家过载。同时采用软性门控（Soft Gating），答应梯度跨专家传播，缓解传统Top-K路由的梯度碎片化题目。路由模块基于输入语义相似度聚类，实现细粒度专家分配。
- 分层稀疏化计谋
对底层（处置惩罚通用特征）采用高稀疏度（激活5%专家），高层（处置惩罚专业任务）逐步低沉稀疏度（激活15%专家），形成金字塔式盘算资源分配。实验显示，相比Dense模子，相同算力下训练速率提升3.2倍。
<hr> 二、异构盘算优化（Heterogeneous Computing Optimization）
实现硬件服从与模子规模的协同扩展
- 硬件感知的混合并行
结合3D并行计谋：张量并行处置惩罚单装备内盘算，流水线并行划分模子层到多装备，数据并行扩展批
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