JetMoE架构：低成本构建高性能MoE模型的流水线并行与专家复用技巧 大家好，今天我们来深入探讨JetMoE架构，一种旨在以较低成本构建高性能MoE（Mixture of Experts）模型的解决方案。我们将重点关注流水线并行以及专家复用这两个关键技术，并通过代码示例来详细阐述其实现原理和优势。 1. MoE模型概述 在深入JetMoE架构之前，我们首先需要对MoE模型有一个清晰的认识。传统的深度学习模型通常采用稠密结构，即每一层的所有参数都会参与到每一次计算中。然而，这种方式在处理大规模数据和复杂任务时往往面临性能瓶颈。MoE模型则是一种稀疏激活模型，它通过将模型划分为多个“专家”（Expert），并使用一个“门控网络”（Gating Network）来决定哪些专家应该处理特定的输入，从而实现计算资源的动态分配。 MoE模型的核心组成部分： 专家（Experts）： 通常是独立的神经网络模块，例如Feed-Forward Network (FFN)。 门控网络（Gating Network）： 负责为每个输入选择合适的专家。 合并策略（Combining Strategy）： 将 …