该研究提出了协作约束路由(C2R)策略，以提高混合专家(MoE)模型的效率，解决专家激活不平衡和通信开销过高的问题。实验结果显示，该方法在多个NLP基准测试中提升了性能，并显著降低了GPU间的通信成本。

Enhancing the Efficiency of Mixture of Experts (MoE): A Collaboration-Constrained Routing (C2R) Strategy for Better Expert Parallelism Design
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