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SageMaker AI 优化 MoE 解码内核
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AI 综述
2026年10月13日，AWS Machine Learning Blog 发布文章，介绍在 Amazon SageMaker AI 上针对 MoE 模型 decode 阶段的内核工程优化实践。文章指出，MoE 模型在 decode 阶段因 M 维过小导致 GPU 利用率瓶颈；团队通过 Swap-AB 转置，让专家维度 N=8192 占据 WGMMA 首个操作数位置，在 H200 上实现端到端输出吞吐提升 2–4%。该优化已合入 vLLM 0.24.0 及更高版本。
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最新进展10月13日 23:17
AWS 披露 MoE 解码内核优化，已合入 vLLM 0.24.0 及更高版本。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月13日
- AWS Machine Learning BlogAmazon SageMaker AI 上的 MoE 内核工程优化实践
针对 MoE 模型在 decode 阶段因 M 维过小导致的 GPU 利用率瓶颈，团队通过 Swap-AB 转置让专家维度 N=8192 占据 WGMMA 首个操作数位置，在 H200 上实现端到端输出吞吐提升 2–4%，该优化已合入 vLLM 0.24.0 及更高版本。
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