CRISP 框架：边缘服务器高效 MoE 推理协同设计
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CRISP 框架：边缘服务器高效 MoE 推理协同设计
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AI 综述
CRISP 框架旨在通过剪枝与运行时调度的协同设计，解决记忆受限边缘平台上 MoE 模型推理效率低下的问题。 该框架利用专家组合的频率偏差和不对称性，按重要性重排神经元，并对热点、温点和冷点组合执行差异化调度，实现专家加载与计算重叠。 在 Mixtral-8x7B 和 DeepSeek-MoE-16B 模型上测试显示，相同内存预算下吞吐量最高提升 2.1 倍，精度损失控制在 3.6% 以内。
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最新进展10月28日 12:00
CRISP：面向边缘服务器高效 MoE 推理的剪枝与调度协同设计报道时间线
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10月28日
- arXiv · MLCRISP：面向边缘服务器高效 MoE 推理的剪枝与调度协同设计
CRISP 框架通过协同设计剪枝和运行时调度，在记忆受限的边缘平台上提升 MoE 推理效率。 该框架利用专家组合的频率偏差和不对称性，按重要性重排神经元，并对热点、温点和冷点组合执行差异化调度，实现专家加载与计算重叠。 在 Mixtral-8x7B 和 DeepSeek-MoE-16B 上，相同内存预算下吞吐量提升最高达 2.1 倍，精度损失控制在 3.6% 以内。
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