文档摘要

5.4 MoE模型在分布式训练中的应用 引言 训练大规模MoE模型（数百亿到万亿参数）离不开高效的分布式训练框架。MoE模型独特的参数结构——大量专家参数 + 少量共享参数——对分布式策略提出了特殊要求。本章将详细讲解MoE分布式训练的核心技术、并行策略选择和工程实践。 MoE分布式训练的独特挑战 参数分布的不均匀性 MoE模型的参数可以分为两类： 共享参数（Shared Parameters）： 注意力层参数：$L \cdot (4d^2)$ LayerNorm参数：$L \cdot (4d)$ Embedding参数：$V \cdot d$ 门控网络参数：$L \cdot (Nd)$ 专家参数（Expert Parameters）： FFN专家参数：$L \cdot N \cdot

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