华为全面揭秘超大规模MoE模型昇腾推理部署技术
从2017年Google提出Transformer——这一人工智能中最常用的神经网络架构,到DeepSeek V3/R1在2025年春节一夜爆火,超大规模MoE架构大模型的重点逐渐从训练开发转向推理支撑的应用落地。
从2017年Google提出Transformer——这一人工智能中最常用的神经网络架构,到DeepSeek V3/R1在2025年春节一夜爆火,超大规模MoE架构大模型的重点逐渐从训练开发转向推理支撑的应用落地。
从2017年Google提出Transformer——这一人工智能中最常用的神经网络架构,到DeepSeek V3/R1在2025年春节一夜爆火,超大规模MoE架构大模型的重点逐渐从训练开发转向推理支撑的应用落地。
在人工智能技术日新月异的当下,大语言模型的发展持续突破边界。混合专家模型(MoE)作为提升大语言模型性能的关键技术,近年来备受瞩目。它通过将输入 token 分配给不同的专家网络,实现了模型的高效扩展,让模型在处理复杂任务时展现出更强的能力。然而,如同硬币的两
推理 moe omniplacement 规模moe omn 2025-05-20 21:03 2