Дом
Университет Цинхуа и компания Tencent Hunyuan победили в конкурсе MoE Inference Challenge в рамках конференции MLSys2026, продемонстрировав 4,1-кратное ускорение работы NPU
Лаборатория систем хранения данных Университета Цинхуа и команда MegEngine AI Infra компании Tencent недавно завоевали титул мировых чемпионов в конкурсе по оптимизации инференса моделей MoE в рамках MLSys2026 — ведущей конференции по системам машинного обучения.

Чтобы устранить узкие места в производительности инференса в архитектуре «смеси экспертов» (MoE) с триллионным масштабом параметров, работающей на гетерогенных чипах NPU, совместная команда разработала решение по оптимизации всего цепочки для официальной модели и аппаратного обеспечения NPU. Благодаря применению стратегии E-Shard для разбиения задач на уровне экспертов, пакетного считывания 3D-тензоров PSUM, алгоритма GEMV, распределяющего выходные данные по нескольким банкам для обеспечения параллелизма, а также использования скалярных движков для сокращения задержки при первоначальной передаче данных, команде удалось успешно устранить низкую эффективность передачи данных и повторяющиеся передачи активаций на уровне операторов.
Параллельно с этим команда реорганизовала расположение данных на кристалле для модуля внимания и интегрировала основные операторы Transformer, обеспечив высокоточное выравнивание на битовом уровне.

Рисунок 3: Схема архитектуры оптимизации MoE, включающей экспертное разбиение E-Shard, непрерывный DMA, параллелизм PSUM/GEMV, конвейер «холодного запуска» и управление предварительной выборкой.
Кроме того, команда разработала агент-ориентированный оптимизатор операторов инференса под названием «Knight». Благодаря автоматизированному процессу с обратной связью, включающему выдвижение предложений, реализацию кода и итерации, удалось значительно расширить пространство поиска оптимизаций. В результате время сквозного вывода сократилось с 14,91 секунды до 3,56 секунды, что соответствует 4,1-кратному ускорению; задержка одношагового декодирования сократилась с 12,63 мс до 5,45 мс, а загрузка DMA-движка при загрузке весов выросла примерно до 80 %.
Превзойдя команды из ведущих мировых университетов, таких как Стэнфорд и Массачусетский технологический институт (MIT), это достижение подчеркивает глубокую экспертизу китайских команд в адаптации крупных моделей к базовым системам и оптимизации операторов. Оно также предоставляет ценный инженерный план для развертывания моделей MoE с триллионами параметров на будущих вычислительных платформах на базе суперузлов.
Связанная статья
Anthropic столкнулась с двумя крупными утечками данных в течение недели, что подрывает доверие к её заявлениям о безопасности ИИ
Anthropic, лидер в области искусственного интеллекта, известный своим акцентом на безопасность и осторожность, недавно вызвал переполох в технологическом секторе. После случайной публикации 3 000 внутренних документов на прошлой неделе компания допус
Agility Robotics выбрала Nyobolt для быстрой зарядки человекоподобного робота Digit 5
Nyobolt supplies fast-charging, long-lasting battery technology for Digit 5. Source: AgilityУправление питанием остается критической проблемой для разработчиков человекоподобных роботов. Компания Agility Robotics Inc. объявила о сотрудничестве с Nyob
Обновление Apple iOS 27: Siri вступает в эру двухрежимной работы с бесплатным переключением на ChatGPT
iOS 27 представляет собой фундаментальную переработку архитектуры Siri, в центре которой находится новое автономное приложение, выходящее за рамки традиционных голосовых взаимодействий.Созданное с использованием интерфейса чат-бота, приложение позвол
Рекомендации по связанным специальным темам
Комментарии (1)
Лаборатория систем хранения данных Университета Цинхуа и команда MegEngine AI Infra компании Tencent недавно завоевали титул мировых чемпионов в конкурсе по оптимизации инференса моделей MoE в рамках MLSys2026 — ведущей конференции по системам машинного обучения.

Чтобы устранить узкие места в производительности инференса в архитектуре «смеси экспертов» (MoE) с триллионным масштабом параметров, работающей на гетерогенных чипах NPU, совместная команда разработала решение по оптимизации всего цепочки для официальной модели и аппаратного обеспечения NPU. Благодаря применению стратегии E-Shard для разбиения задач на уровне экспертов, пакетного считывания 3D-тензоров PSUM, алгоритма GEMV, распределяющего выходные данные по нескольким банкам для обеспечения параллелизма, а также использования скалярных движков для сокращения задержки при первоначальной передаче данных, команде удалось успешно устранить низкую эффективность передачи данных и повторяющиеся передачи активаций на уровне операторов.
Параллельно с этим команда реорганизовала расположение данных на кристалле для модуля внимания и интегрировала основные операторы Transformer, обеспечив высокоточное выравнивание на битовом уровне.

Рисунок 3: Схема архитектуры оптимизации MoE, включающей экспертное разбиение E-Shard, непрерывный DMA, параллелизм PSUM/GEMV, конвейер «холодного запуска» и управление предварительной выборкой.
Кроме того, команда разработала агент-ориентированный оптимизатор операторов инференса под названием «Knight». Благодаря автоматизированному процессу с обратной связью, включающему выдвижение предложений, реализацию кода и итерации, удалось значительно расширить пространство поиска оптимизаций. В результате время сквозного вывода сократилось с 14,91 секунды до 3,56 секунды, что соответствует 4,1-кратному ускорению; задержка одношагового декодирования сократилась с 12,63 мс до 5,45 мс, а загрузка DMA-движка при загрузке весов выросла примерно до 80 %.
Превзойдя команды из ведущих мировых университетов, таких как Стэнфорд и Массачусетский технологический институт (MIT), это достижение подчеркивает глубокую экспертизу китайских команд в адаптации крупных моделей к базовым системам и оптимизации операторов. Оно также предоставляет ценный инженерный план для развертывания моделей MoE с триллионами параметров на будущих вычислительных платформах на базе суперузлов.
Anthropic столкнулась с двумя крупными утечками данных в течение недели, что подрывает доверие к её заявлениям о безопасности ИИ
Anthropic, лидер в области искусственного интеллекта, известный своим акцентом на безопасность и осторожность, недавно вызвал переполох в технологическом секторе. После случайной публикации 3 000 внутренних документов на прошлой неделе компания допус
Обновление Apple iOS 27: Siri вступает в эру двухрежимной работы с бесплатным переключением на ChatGPT
iOS 27 представляет собой фундаментальную переработку архитектуры Siri, в центре которой находится новое автономное приложение, выходящее за рамки традиционных голосовых взаимодействий.Созданное с использованием интерфейса чат-бота, приложение позвол











