机器之心授权发布作者:王子涵我们都知道,DeepSeek-R1 的训练过程使用了一种名为专家混合模型(Mixture-of-Experts, MoE)的技术,而当前的 MoE ...
西风 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI DeepSeek MoE“变体”来了,200美元以内,内存需求减少17.6-42%!
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人人都是产品经理 on MSN混合专家架构(MoE) 与 Transformer 融合的·深度解读在人工智能领域,混合专家架构(MoE)与Transformer架构的融合正在成为推动大模型发展的新趋势。文章深入剖析了MoE架构的核心理念、优势以及与Transformer架构的融合方式,探讨了这种融合如何提升模型的计算效率、扩展性和适应性,供大家参 ...
DeepSeek之前发布的V3模型就是采用了MoE混合专家模型架构。可以理解为,多个专家共同完成庞大的任务,有人擅长数学、有人擅长物理。在用户下达每个任务的时候,大模型会选取需要激活的专家,而不需要调动全部专家团队。
DeepEP来了,AI工具的未来更光明 ...
2月25日,DeepSeek开源周第二日正式揭晓了重磅开源项目——DeepEP通信库。这是全球首个专注于MoE(混合专家)模型训练与推理的开源通信库,标志着AI领域在分布式训练和高效模型部署方面迈出了重要一步。
DeepEP的横空出世,为AI领域的MoE模型优化带来了革命性的变化。作为专为MoE架构定制的通信解决方案,DeepEP提供了高吞吐量和低延迟的全对全GPU内核,业内称之为MoE调度与合并。这些内核的设计旨在充分利用现代硬件的优势,大幅提升MoE模型 ...
据 DeepSeek 介绍,DeepEP 是一个为 MoE 和 EP 量身定制的通信库。 它能提供高吞吐量和低延迟的 all-to-all GPU 内核,也称为 MoE 调度和组合。该库还支持低精度操作,包括 ...
DeepEP 是一个专为混合专家系统(MoE)和专家并行(EP)定制的通信库。它提供高吞吐量和低延迟的 all-to-all GPU 内核, 这些内核也被称为 MoE 分发和合并。该库还支持低精度操作,包括 FP8。
DeepSeek在近期的开源周活动中,正式向公众开源了DeepEP,这是首个专为混合专家模型(MoE)设计的高效专家并行通信库。DeepEP的推出标志着AI模型训练和推理领域的一次重要突破,为MoE模型的广泛应用提供了强有力的技术支持。
来自MSN10 个月
参战万亿MoE模型!上海大模型独角兽出手,腾讯阿里米哈游参投此前米哈游、腾讯均有投资MiniMax。 在MoE尚未成为行业共识时,MiniMax已经押注MoE路线,今年1月发布其首款基于MoE架构的abab 6,并在过去3个月潜心 ...
上周五,DeepSeek 发推说本周将是开源周(OpenSourceWeek),并将连续开源五个软件库。 昨天,他们开源了第一个代码库 —— FlashMLA。这是一款用于 Hopper GPU 的高效型 MLA 解码核,仅用了 24 ...
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