Vector Institute 拆解 MoE：4-bit 量化与 Flash Attention 2 部署实践
VectorInst · x · 2026-07-30
Vector Institute 详细介绍了混合专家模型的内部机制与实际部署优化经验，该工作属于旨在开发可解释 AI 的 AIXPERT 计划。
研究团队通过叠加三项优化成功降低了显存占用：保持每个 MoE 层完整而不进行分片、使用 4-bit 量化、引入 Flash Attention 2，并利用前向钩子将 logit 显存占用从 23.3 GB 大幅削减至 0.3 GB。这三项优化缺一不可。
在成功部署后，团队审计了模型的路由学习机制，发现在模型的 1-28 层中，路由主要由特定语义特征驱动，揭示了模型内部的容量分配逻辑。
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