近年来,大模型推动自然语言处理、机器视觉等众多领域取得前所未有的进展.混合专家(mixture of experts,MoE)凭借在模型参数扩展、计算成本控制和复杂任务处理等方面的独特优势成为大模型的主流架构之一.然而,随着参数规模的持续增长,...近年来,大模型推动自然语言处理、机器视觉等众多领域取得前所未有的进展.混合专家(mixture of experts,MoE)凭借在模型参数扩展、计算成本控制和复杂任务处理等方面的独特优势成为大模型的主流架构之一.然而,随着参数规模的持续增长,系统的执行效率和可扩展能力愈发难以满足需求,亟待解决.系统优化方法是解决这一挑战的有效途径,日益成为研究热点.故综述大模型时代MoE系统优化技术的研究现状,首先介绍MoE大模型的发展现状,并分析其在系统端面临的性能瓶颈;然后从内存占用、通信延迟、计算效率和并行扩展4个系统核心维度对最新的研究进展进行全面梳理和深入分析,并对其中涉及的关键技术、适用场景和待优化方向进行详细对比阐述;最后总结MoE系统优化的研究现状,并展望未来研究方向.展开更多
为了高效评估弹体在运输过程中的安全性和可靠性,探讨了一种弹体运输中加速度传感器优化布置方法。采用有限元法分析弹体固有特性,通过Fisher信息矩阵2-范数变化率(rate of change,ROC)曲线确定弹体模态阶数。运用有效独立(effective in...为了高效评估弹体在运输过程中的安全性和可靠性,探讨了一种弹体运输中加速度传感器优化布置方法。采用有限元法分析弹体固有特性,通过Fisher信息矩阵2-范数变化率(rate of change,ROC)曲线确定弹体模态阶数。运用有效独立(effective independence,EI)法,计算模态置信准则(modal assurance criterion,MAC)矩阵非对角元素均值,确定传感器布置的最少必要数量;基于模态识别,以MAC矩阵非对角元素最大值为目标,确定初始测点。应用MAC法,以空间准则为约束,考虑传感器数量的影响,比较4种优化算法,优选出传感器布置方案。通过道路模拟运输试验验证了该方法在4种典型路面下的有效性。结果表明,布置结果的MAC评价指标较EI法由0.547降至0.283,且减少了信息冗余的影响,布置方法能够有效准确地布局弹体传感器,适用于弹体振动环境状态监测。展开更多
文摘近年来,大模型推动自然语言处理、机器视觉等众多领域取得前所未有的进展.混合专家(mixture of experts,MoE)凭借在模型参数扩展、计算成本控制和复杂任务处理等方面的独特优势成为大模型的主流架构之一.然而,随着参数规模的持续增长,系统的执行效率和可扩展能力愈发难以满足需求,亟待解决.系统优化方法是解决这一挑战的有效途径,日益成为研究热点.故综述大模型时代MoE系统优化技术的研究现状,首先介绍MoE大模型的发展现状,并分析其在系统端面临的性能瓶颈;然后从内存占用、通信延迟、计算效率和并行扩展4个系统核心维度对最新的研究进展进行全面梳理和深入分析,并对其中涉及的关键技术、适用场景和待优化方向进行详细对比阐述;最后总结MoE系统优化的研究现状,并展望未来研究方向.
