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MoE Lightweight: High-Throughput MoE Inference on Memory-Constrained GPUs
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原文英文，约100词，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，旨在高效部署混合专家模型（MoE）于内存受限的GPU上。通过引入CPU-GPU-I/O流水线调度方法CGOPipe和性能模型HRM，该系统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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关键要点
- 本研究提出了MoE-Lightning系统，旨在高效部署混合专家模型（MoE）于内存受限的GPU上。
- MoE-Lightning系统通过引入CPU-GPU-I/O流水线调度方法CGOPipe，显著提高了资源利用率。
- 结合分层屋顶线模型的性能模型HRM，MoE-Lightning系统提升了吞吐量。
- 该系统的性能超越了现有的推理系统，解决了计算效率和内存利用问题。
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