DeepSeek V4 MegaMoE Kernel 深度解析
前言 经典 MoE 的计算过程 在深入 MegaMoE 之前，先梳理一下经典 MoE（Mixture of Experts）层的完整计算流程。以一个具体配置为例： T = 8 # 当前 batch 中的 token 数 H = 7168 # hidden size I = 2048 # intermediate size（每个 expert 的 FFN 中间维度） E = 256 # 总 expert 数量 K = 6 # 每个 token 激活的 expert 数（top-K） 第一步：路由（Routing） 输入 hidden_states 形状为 [T, H]（即 [8, 7168]）。 通过 Gate 线性层： gate = hidden_states @ W_gate^T # W_gate: [E, H] → gate: [T, E] = [8, 256] # 每个 token 对每个 expert 的得分 对每个 token 施加 scoring 函数（如 softmax 或 sqrt(softplus)），然后取 top-K： ...