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AWS 分享 MoE 内核优化并合入 vLLM
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AI 综述
2026 年 10 月 13 日，AWS Machine Learning Blog 发布文章，介绍在 Amazon SageMaker AI 上针对 MoE 模型的解码阶段内核工程优化实践。文章指出，MoE 模型解码时 token 行数过薄，导致 Hopper GPU 利用率偏低。AWS 为此提出 Swap-AB 优化，将专家维度 N=8192 提升为首操作数，在 H200 上实现端到端输出吞吐提升 2–4%。该优化已合入 vLLM 0.24.0 及以上版本。
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最新进展10月13日 23:17
AWS 提出 Swap-AB 优化，H200 吞吐提升 2–4%，已合入 vLLM 0.24.0 及以上版本。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月13日
- AWS Machine Learning BlogAmazon SageMaker AI 上的 MoE 内核工程优化实践
针对 MoE 模型在解码阶段因 token 行数过薄导致 Hopper GPU 利用率低的问题，AWS 提出 Swap-AB 优化，将专家维度 N=8192 提升为首操作数，在 H200 上实现端到端输出吞吐提升 2–4%，该优化已合入 vLLM 0.24.0 及以上版本。
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