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Speculative MoE: Communication-Efficient Parallel MoE Inference through Speculative Token Shuffling and Expert Pre-scheduling
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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
本研究提出了一种投机性MoE方法，旨在提高大规模混合专家推理的通信效率。通过投机性标记洗牌和专家预调度，显著降低了通信开销，提升了推理效率。实验结果表明，该方法有效改善了DeepSpeed-MoE框架的性能。
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关键要点
- 本研究提出了一种投机性MoE方法，旨在提高大规模混合专家推理的通信效率。
- 通过投机性标记洗牌和专家预调度，显著降低了通信开销。
- 该方法有效改善了DeepSpeed-MoE框架的性能，提升了推理效率。
- 投机性MoE解决了大规模MoE推理中的通信效率瓶颈，特别是在专家并行性问题上。
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