LLaMA-MoE-3.5B

深度分析

Space-XNet：在近地軌道以環形放置優化 Mixture-of-Experts（MoE）推理延遲

太空平台以持續日光供能成為運行大型語言模型的新場域。本研究提出Space-XNet，將MoE模型沿軌道環形切分成多層子網並優化專家映射。策略揭示頻繁被激活的專家應映射至預期路徑延遲較低的衛星，並以層級分割配合環形流水線降低延遲。實驗在千顆衛星構型下對特定MoE模型展現至少三倍延遲改善。