RaMP提出面向MoE的运行时内核多态方案
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RaMP提出面向MoE的运行时内核多态方案
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AI 综述
Vyom Sharma 和 Debajyoti Datta 发布论文，提出 RaMP，一种面向混合专家（MoE）模型的运行时内核配置选择方案。 按论文说法，RaMP 不走离线自动调优定下的固定配置，而是在 MoE 层直接依据路由器产生的 token 分配结果（routing split）在运行时挑选内核配置，使配置随每次路由分配而变化。报道未给出该方法的实测效果。
AI 根据报道生成 · 1 小时前更新
最新进展11月3日 13:00
RaMP：面向混合专家模型的运行时感知巨型内核多态方案报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月3日
- arXiv · cs.AIRaMP：面向混合专家模型的运行时感知巨型内核多态方案
RaMP 提出一种运行时感知的巨型内核多态方案，在混合专家（MoE，Mixture-of-Experts）层根据路由器产生的 token 分配结果实时选择内核配置，而非沿用离线自动调优的固定配置。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。