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MoE轻量化：在内存受限的GPU上高吞吐量的MoE推理
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了MoE-Lightning系统，旨在解决资源受限平台上混合专家模型的计算效率和内存利用问题。通过引入CGOPipe调度方法和HRM性能模型，实现了更高的资源利用率和吞吐量，显著优于现有推理系统。
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关键要点
- 本研究提出了MoE-Lightning系统，旨在解决资源受限平台上混合专家模型的计算效率和内存利用问题。
- MoE-Lightning系统实现了高吞吐量的批量推理。
- 引入了CPU-GPU-I/O流水线调度方法CGOPipe。
- 结合了源于分层屋顶线模型的性能模型HRM。
- 通过这些创新，MoE-Lightning显著提高了资源利用率和吞吐量，超越了现有推理系统。
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