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AWS 在 SageMaker AI 推出 MoE Kernel 优化，含 Swap-AB 改进并合入 vLLM
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AI 综述
AWS 在 Amazon SageMaker AI 上面向 MoE 模型在 GPU 上的 kernel 工程优化提出实践介绍。当前的关键改进集中在 2026 年 10 月 13 日由 AWS Machine Learning Blog 发布的一篇报道：团队针对 MoE 架构提出两项关键改进，其中一项是 Swap-AB。该方法通过翻转矩阵乘法顺序，使 Hopper 架构的 Tensor Core 在 decode 阶段不再受限于薄 batch（thin batch），在 H200 GPU 上对大规模 MoE 模型的端到端吞吐带来 2–4% 的提升。该优化已合入 vLLM 0.24.0 及以上版本。除 Swap-AB 外，报道还提到另一项关键改进，但本批新报道未给出具体细节。
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最新进展10月13日 23:17
AWS 发布 Swap-AB 等两项 MoE Kernel 优化，Swap-AB 已合入 vLLM 0.24.0 及以上版本。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月13日
- AWS Machine Learning BlogAmazon SageMaker AI 上的 MoE Kernel 工程优化实践
Amazon SageMaker AI 团队针对 MoE 架构在 GPU 上的 kernel 优化提出两项关键改进。一是 Swap-AB：通过翻转矩阵乘法顺序，使 Hopper 架构 Tensor Core 在 decode 阶段摆脱薄 batch 限制，在 H200 上的大规模 MoE 模型端到端吞吐提升 2–4%，该优化已合入 vLLM 0.24.0 及以上版本。
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