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English(EN) 50% tg increase with offloading "hot" experts to VRAM

卸载“热”专家可将MoE模型性能提高50%

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

r/LocalLLaMA上的一位用户开发了一种方法来提高无法完全放入VRAM的混合专家（MoE）模型的性能。通过仅将“热”专家卸载到GPU，而不是整个层，Qwen 3.8 Flash Next模型的性能提高了50%，每秒处理的token数从20个提高到30个。当整个模型超过VRAM容量时，这种技术特别有用，并且在与编码相关的负载中显示出前景，尽管它仅在该特定上下文中进行了测试。 AI

影响 这项技术可以使VRAM较少的用户更有效地运行更大的MoE模型。

排序理由 用户开发的用于在有限硬件上运行大型模型的优化方法。

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卸载“热”专家可将MoE模型性能提高50%

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报道来源 [1]

  1. r/LocalLLaMA TIER_1 English(EN) · /u/nbvehrfr ·

    将“热”专家卸载到VRAM可提高50%的tg

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