研究者提出万亿级MoE硬件原生稀疏量化框架
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研究者提出万亿级MoE硬件原生稀疏量化框架
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AI 综述
Kwanhee Lee、Namhoon Lee、Dan Alistarh 发表论文，提出一套端到端软硬件协同设计框架，将 MoE 专家权重压缩为硬件原生低精度稀疏表示，并在 SpTC 上加速执行。 在 30B 至 1T 参数的 MoE 模型上，该方法将联合稀疏量化精度提升最多 4.35 个百分点，同时保留原模型 96.09% 的性能。
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最新进展10月5日 12:00
面向万亿级 MoE 的硬件原生联合稀疏量化框架报道时间线
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10月5日
- arXiv：cs.LG面向万亿级 MoE 的硬件原生联合稀疏量化框架
研究者提出一套软硬件协同设计框架，将 MoE 专家权重压缩为硬件原生低精度稀疏表示并在 SpTC 上加速执行。在 30B 至 1T 参数的 MoE 模型上，该方法将联合稀疏量化精度提升最多 4.35 个百分点，同时保留原模型 96.09% 的性能。
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