标题为英语LRMoE: Demand-Side Load Re-Calibration for Efficient MoE Training on Memory-Constrained Nodes
arXiv:2610.37720v1 Announce Type: new Abstract: Sparse Mixture-of-Experts (MoE) models offer scalable capacity for Web applications, but uneven routing creates computation and communication bottlenecks. Existing placement and replication methods redistribute this workload, yet…
AI 摘要：要点
- arXiv:2610.37720v1 Announce Type: new Abstract: Sparse Mixture-of-Experts (MoE) models offer scalable capacity for Web applications, but uneven routing creates computation and communication bottlenecks
- Existing placement and replication methods redistribute this workload, yet…
LRMoE: Demand-Side Load Re-Calibration for Efficient MoE Training on Memory-Constrained Nodes
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