一位Reddit用户分享了在拥有32GB内存的系统上运行300B参数的混合专家（MoE）模型的发现和优化。确定的主要瓶颈是读取速度，而不是内核或计算限制。优化包括重新打包模型以进行顺序读取，在预填充期间将读取流水线化到计算后面，以及推测性地预取专家。缓存有时会因为引入额外的数据传输步骤而阻碍性能。 AI
影响 展示了在有限硬件上运行大型MoE模型的技术，可能降低本地AI实验的门槛。
排序理由 用户驱动的优化，用于在消费级硬件上运行大型模型。
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<!-- SC_OFF --><div class="md"><p>The past week I've been running DSv4 inference on my laptop by keeping everything RAM-resident except the MXFP4-experts (since expert pool is ~147GB and won't fit)</p> <p>TL;DR - read speed is the limiter more than the kernels; repacking to enabl…