2 posts
在 I-00 篇中，我們列出了 LLM 推論與傳統模型服務的五項差異。前四項——可變長度運算、兩階段資源特徵、不斷增長的記憶體需求，以及快取感知路由——每一項都已經在本系列的專文中討論過了。第五項則只用一句話帶過：「部分現代 LLM 使用混合專家模型（MoE, mixture of experts）架構，不同的輸入會啟動模型的不同部分。將 MoE 模型分散部署到多張 GPU 上，所需的分片（sharding）策略與密集模型（dense model）截然不同。」
In Post I-00, we listed five ways that LLM inference differs from conventional model serving. The first four -- variable-length computation, two-phase resource profiles, growing memory requirements, and cache-aware routing -- have each received a full post in this track. The fifth was stated in a...
