Hexa-MoE: Efficient and Heterogeneous-aware Training for Mixture-of-Experts
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Luo, Shuqing, Peng, Jie, Li, Pingzhi, Wang, Hanrui, Chen, Tianlong |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Occult: Optimizing Collaborative Communication across Experts for Accelerated Parallel MoE Training and Inference
von: Luo, Shuqing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Luo, Shuqing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Advancing MoE Efficiency: A Collaboration-Constrained Routing (C2R) Strategy for Better Expert Parallelism Design
von: Zhang, Mohan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Mohan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
LAER-MoE: Load-Adaptive Expert Re-layout for Efficient Mixture-of-Experts Training
von: Liu, Xinyi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Liu, Xinyi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Stable-MoE: Lyapunov-based Token Routing for Distributed Mixture-of-Experts Training over Edge Networks
von: Shi, Long, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shi, Long, et al.
Veröffentlicht: (2025)
eMoE: Task-aware Memory Efficient Mixture-of-Experts-Based (MoE) Model Inference
von: Tairin, Suraiya, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tairin, Suraiya, et al.
Veröffentlicht: (2025)
MegaScale-MoE: Large-Scale Communication-Efficient Training of Mixture-of-Experts Models in Production
von: Jin, Chao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jin, Chao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
OD-MoE: On-Demand Expert Loading for Cacheless Edge-Distributed MoE Inference
von: Wang, Liujianfu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Liujianfu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
GRACE-MoE: Grouping and Replication with Locality-Aware Routing for Efficient Distributed MoE Inference
von: Han, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Han, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
EPS-MoE: Expert Pipeline Scheduler for Cost-Efficient MoE Inference
von: Qian, Yulei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Qian, Yulei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
HeterMoE: Efficient Training of Mixture-of-Experts Models on Heterogeneous GPUs
von: Wu, Yongji, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wu, Yongji, et al.
Veröffentlicht: (2025)
UniEP: Unified Expert-Parallel MoE MegaKernel for LLM Training
von: Zheng, Size, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zheng, Size, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Janus: Disaggregating Attention and Experts for Scalable MoE Inference
von: Zhang, Zhexiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Zhexiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
MoE-SpeQ: Speculative Quantized Decoding with Proactive Expert Prefetching and Offloading for Mixture-of-Experts
von: Wang, Wenfeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Wenfeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Expert-as-a-Service: Towards Efficient, Scalable, and Robust Large-scale MoE Serving
von: Liu, Ziming, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Ziming, et al.
Veröffentlicht: (2025)
LSH-MoE: Communication-efficient MoE Training via Locality-Sensitive Hashing
von: Nie, Xiaonan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Nie, Xiaonan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Accelerating Distributed MoE Training and Inference with Lina
von: Li, Jiamin, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Li, Jiamin, et al.
Veröffentlicht: (2022)
MoE Parallel Folding: Heterogeneous Parallelism Mappings for Efficient Large-Scale MoE Model Training with Megatron Core
von: Liu, Dennis, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Dennis, et al.
Veröffentlicht: (2025)
EC2MoE: Adaptive End-Cloud Pipeline Collaboration Enabling Scalable Mixture-of-Experts Inference
von: Yang, Zheming, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yang, Zheming, et al.
Veröffentlicht: (2025)
X-MoE: Enabling Scalable Training for Emerging Mixture-of-Experts Architectures on HPC Platforms
von: Yuan, Yueming, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yuan, Yueming, et al.
Veröffentlicht: (2025)
MoE-CAP: Benchmarking Cost, Accuracy and Performance of Sparse Mixture-of-Experts Systems
von: Jiang, Yinsicheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jiang, Yinsicheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
MoE-CAP: Benchmarking Cost, Accuracy and Performance of Sparse Mixture-of-Experts Systems
von: Jiang, Yinsicheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jiang, Yinsicheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
ElasticMoE: An Efficient Auto Scaling Method for Mixture-of-Experts Models
von: Singh, Gursimran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Singh, Gursimran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SiDA-MoE: Sparsity-Inspired Data-Aware Serving for Efficient and Scalable Large Mixture-of-Experts Models
von: Du, Zhixu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Du, Zhixu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Staleness-Centric Optimizations for Parallel Diffusion MoE Inference
von: Luo, Jiajun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Luo, Jiajun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Accelerating Edge Inference for Distributed MoE Models with Latency-Optimized Expert Placement
von: Wu, Tian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wu, Tian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
HierMoE: Accelerating MoE Training with Hierarchical Token Deduplication and Expert Swap
von: Lin, Wenxiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lin, Wenxiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Surviving Partial Rank Failures in Wide Expert-Parallel MoE Inference
von: Sun, Xun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Sun, Xun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Sparse Checkpointing for Fast and Reliable MoE Training
von: Gandhi, Swapnil, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gandhi, Swapnil, et al.
Veröffentlicht: (2024)
MemFine: Memory-Aware Fine-Grained Scheduling for MoE Training
von: Zhao, Lu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhao, Lu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SP-MoE: Speculative Decoding and Prefetching for Accelerating MoE-based Model Inference
von: Chen, Liangkun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Liangkun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Pro-Prophet: A Systematic Load Balancing Method for Efficient Parallel Training of Large-scale MoE Models
von: Wang, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
MoE-Compression: How the Compression Error of Experts Affects the Inference Accuracy of MoE Model?
von: Ma, Songkai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ma, Songkai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Efficient MoE Inference with Fine-Grained Scheduling of Disaggregated Expert Parallelism
von: Pan, Xinglin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Pan, Xinglin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
HarMoEny: Efficient Multi-GPU Inference of MoE Models
von: Doucet, Zachary, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Doucet, Zachary, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FlowMoE: A Scalable Pipeline Scheduling Framework for Distributed Mixture-of-Experts Training
von: Gao, Yunqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gao, Yunqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
DuoServe-MoE: Dual-Phase Expert Prefetch and Caching for LLM Inference QoS Assurance
von: Zhang, Yuning, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Yuning, et al.
Veröffentlicht: (2025)
MPipeMoE: Memory Efficient MoE for Pre-trained Models with Adaptive Pipeline Parallelism
von: Zhang, Zheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Zheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
HOBBIT: A Mixed Precision Expert Offloading System for Fast MoE Inference
von: Tang, Peng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tang, Peng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Efficient MoE Serving in the Memory-Bound Regime: Balance Activated Experts, Not Tokens
von: Yu, Yanpeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yu, Yanpeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Efficient CPU-GPU Collaborative Inference for MoE-based LLMs on Memory-Limited Systems
von: Huang, En-Ming, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Huang, En-Ming, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Occult: Optimizing Collaborative Communication across Experts for Accelerated Parallel MoE Training and Inference
von: Luo, Shuqing, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Advancing MoE Efficiency: A Collaboration-Constrained Routing (C2R) Strategy for Better Expert Parallelism Design
von: Zhang, Mohan, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
LAER-MoE: Load-Adaptive Expert Re-layout for Efficient Mixture-of-Experts Training
von: Liu, Xinyi, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Stable-MoE: Lyapunov-based Token Routing for Distributed Mixture-of-Experts Training over Edge Networks
von: Shi, Long, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
eMoE: Task-aware Memory Efficient Mixture-of-Experts-Based (MoE) Model Inference
von: Tairin, Suraiya, et al.
Veröffentlicht: (2025)