GitHub - microsoft/Tutel: Tutel MoE: An Optimized Mixture-of …
Tutel MoE: An Optimized Mixture-of-Experts Implementation, also the first parallel solution proposing "No-penalty Parallism/Sparsity/Capacity/.. Switching" for modern training and …
Tutel MoE 项目使用教程 - CSDN博客
2024年9月13日 · Tutel MoE 是第一个提出“无惩罚并行/稀疏性/容量/切换”的并行解决方案，支持 PyTorch 框架，并针对 CUDA 和 ROCm GPU 进行了优化。 动态行为支持：针对现代训练和推 …
[MoE] Tutel源码解读 - CQzhangyu - 博客园
2025年2月14日 · Tutel考虑了所有DP（数据并行），MP（模型并行）和EP（专家并行）的组合，并分析它们的通信复杂度，最终选择了最优的两种：DP和EP+DP+MP。 其中 C g C g 是每 …
Tutel/README.md at main · microsoft/Tutel · GitHub
Tutel v0.4.0: Accelerating Deepseek R1 Full-precision-Chat for AMD MI300x8 (more platform support will be added in later versions):
MoE训练论文解读之Tutel: 动态切换并行策略实现动态路由 - 知乎
2023年8月31日 · 简单介绍一下论文内容：Tutel是一个对MoE训练系统，它使用自定义的动态方法进行优化。 关键机制是自适应地并行性切换，它可以在每次迭代期间 动态切换并行策略，而 …
Tutel MoE 指南：深度学习中的优化混合专家模型 - CSDN博客
2024年9月14日 · Tutel MoE 是微软开发的一个优化后的混合专家（Mixture-of-Experts, MoE）实现，专为现代训练和推理设计，支持动态行为下的“无惩罚并行性/稀疏度/容量/切换”。
Tutel MoE 开源项目常见问题解决方案 - CSDN博客
Tutel MoE 是由 Microsoft 开发的一个优化后的 Mixture-of-Experts（MoE）实现。 它是一种针对现代训练和推理的并行解决方案，提出了“无惩罚并行性/稀疏性/容量/切换”的概念。 Tutel MoE …
tutel - Tutel：现代动态训练和推理的优化混合专家实现 - 懂AI
Tutel MoE是一种优化的专家混合实现，支持Pytorch、CUDA、ROCm和CPU等多种框架和硬件。 它加速了动态训练和推理，并提供了多项功能更新，例如tensorcore选项、自定义专家扩展 …
微软研究院推出“Tutel”：一个促进大规模 DNN（深度神经网络） …
2021年12月1日 · Tutel是微软研究人员开发的高性能MoE库，用于帮助开发大规模 DNN（深度神经网络）模型；Tutel 针对全新的 Azure NDm A100 v4 系列进行了高度优化，Tutel 多样化且 …
Releases: microsoft/Tutel - GitHub
New features: load_importance_loss, cosine router, inequivalent_tokens; Extend capacity_factor value that includes zero value and negative values for smarter capacity estimation; Add …