MoE 稀疏模型重配比算力与内存
MoE 稀疏模型重配比算力与内存
总参数和激活参数是两回事
Mixtral 8x7B 总参数约 47B，但每个 token 只激活 13B（8 个专家里选 2 个），推理速度接近 13B 模型，知识容量却是 47B 级别。DeepSeek-V3 总参数 671B、激活约 37B，Qwen3 一个 235B 版本激活约 22B。这就是 MoE 的核心 trick：用稀疏激活把算力和容量解耦。
算力省了，内存没省
代价是显存。所有专家权重都得常驻显存，所以 Mixtral 推理时 VRAM 占用是 47B 级别而非 13B。DeepSeek-V3 在 FP8 下权重就要 671 GB，必须多卡张量并行。MoE 把瓶颈从「算得快不快」推到了「装得下装不下、带宽够不够读权重」。
Decode 阶段尤其吃内存带宽：每生成一个 token 都要把激活专家权重从 HBM 读一遍。B200 的 8 TB/s 带宽是 H100 的 2.4 倍，对 MoE _decode 的提速比堆算力更直接。
主机侧的内存同样关键
MoE 路由、调度和专家状态管理大量发生在 CPU 侧，密集推理节点上 DDR5 RDIMM 的容量与带宽决定了编排能否跟上。单条 128–256 GB、6400 MT/s 的模块正成为这类机器的标配。
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