AWS为vLLM优化MoE内核以提升推理性能
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AWS为vLLM优化MoE内核以提升推理性能
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AI 综述
2026年10月13日，AWS在其机器学习博客中介绍，已针对混合专家（MoE）架构在Amazon SageMaker AI上实施了内核工程优化，旨在提升推理性能。该优化通过Swap-AB技术改进了WGMMA指令的利用，并声称在H200硬件上为大型MoE模型带来了2%至4%的端到端输出吞吐量提升。AWS表示，此项优化已上游至vLLM项目的0.24.0或更高版本。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展10月13日 23:17
Amazon SageMaker AI 上的 Mixture-of-Experts 内核工程优化报道时间线
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 Mixture-of-Experts 内核工程优化
AWS 针对 MoE 架构在 Amazon SageMaker AI 上实施了内核工程优化，以提升推理性能。通过 Swap-AB 技术优化 WGMMA 指令利用，在 H200 上为大型 MoE 模型带来了 2-4% 的端到端输出吞吐量提升，该优化已上游至 vLLM 0.24.0 或更高版本。
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