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诗林
论坛元老
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2025-2-17 02:42:49
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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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诗林
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