极智一周 | MoE、FlashAttention、PTQ、MI300禁令、H100利润空间、戴口罩检测 And so on

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大家好，我是极智视界，带来本周的 [极智一周]，关键词：MoE、FlashAttention、PTQ、MI300禁令、H100利润空间、戴口罩检测 And so on。

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极智视界本周热点文章回顾

(1) MoE专家混合架构正成为主流

首先需要明确的是 MoE 肯定不是非常新的架构，因为早在 2017 年，谷歌就已经引入了 MoE。而最近 MoE 的火热主要源于 Mistral AI，它是由前 Google、Meta 和 OpenAI 的研究人员创立的一家新科大模型公司，被称为 "欧洲 OpenAI"，而首个开源的 MoE 多专家混合模型 Mixtral 8x7B 就来自于 Mistral AI。大部分 MoE 的工作都是出自 Google 之手，但让 Google 尴尬的是这个技术由 OpenAI GPT 发扬光大。而其实你也可以看到，最近 Google 的号称 "最强大模型" 的 Gemini，也是一种 "分布式模型架构"，大抵也是一种 MoE 的变体。这么看来，Transformer + FlashAttention (可参考我的上篇解读) + MoE 似乎已经成为目前大模型主流架构的标配了。那么，你还不赶紧学起来。

《极智AI | 解读专家混合架构MoE正成为大模型主流技术》；

(2) 一图看懂大模型优化技术FlashAttention

所谓一图胜千言，一张好的图对于一个工作的表达很重要，通常能够让人更能直观理解这个工作在做什么。这里基于一张图，来解读大模型优化技术之 FlashAttention。先用一句话来总结 FlashAttention 的优化之道：算子融合，矩阵分块，分而治之。具体可见分析。

《极智AI | 算子融合、矩阵分块一图看懂大模型优化技术FlashAttention》；

(3) PTQ 后量化系列

之前陆续输出过一些 PTQ 后量化算法的讲解分享，会涉及十余篇，这里进行一个系列汇总，方便系统地展现给同样对模型小型化感兴趣的朋友。

《极智AI | 解读深度学习PTQ后量化算法系列》;

(4) MI300 禁令

说到美国的两轮芯片禁令，很自然就会想到英伟达 A100、H100、璧仞、寒武纪等，但是好像都不太容易联系到 AMD。我们在上次的解读中得出了一个结论：MI300X 相比于英伟达最强芯 H100，不管是显存还是算力，都是呈碾压之势的，这个话题的具体分析可以参考我的这篇解读《极智芯 | MI300X呈碾压之势修正解读AMD MI300X vs NVIDIA H100 关于稀疏算力的解释》。按这样的结论，AMD MI300X 应是妥妥的禁令之中。因为禁令禁的并不是具体什么什么卡，不是说具体指明了就是要禁你 A100，还是要禁你 H100，而是提供了两个指标范围，在这个范围内的就要禁。对于具体的禁令指标解读可以参考我的这篇汇总篇《极智芯 | 解读美国芯片禁令及英伟达特供芯片系列》或者直接这篇《极智AI | 老美升级芯片禁令限制中的性能指标到底指什么》。那么到底 AMD Instinct MI300 系列，或者说 MI300X 芯片在不在芯片禁令范围之内呢。先给答案：肯定在。具体可见分析。

《极智芯 | 解读AMD Instinct MI300系列是否在禁令名单》；

(5) H100 利润空间

在马克思关于 "利润" 的解读中，300% 基本就属上限。而外网路透社之前有过报道，英伟达 H100 成本约 3320 美元，售价则为 30000 美元，它的利润率甚至高达 1000%，这明显非常不符合市场规律。这里来剖析一下 H100 的成本，到底这个 "3320 美元" 的数字靠不靠谱。具体可见分析。回过头来，市场肯定是足够聪明的，既然能够维持这么久的 "供不应求"，其实就是在说明大家还是认可它的 "价值"，而这些 "价值" 应该就存在于那 "看不见的" 1000% 的 "利润空间" 之中。

《极智芯 | 剖析英伟达H100的利润空间》；

(6) 实战戴口罩检测

带来两个实战戴口罩检测项目分享，分别是基于 OpenCV 和 Pytorch 的，也是承诺的提供 "基于 OpenCV、基于 pytorch、提供 tensorflow、基于 tensorflow、基于 paddle、基于 caffe、基于 mxnet、基于 keras 版本" 系列中的其中之二，其他版本敬请期待。项目提供完整的代码，包括推理代码、一键执行脚本、模型权重、三方依赖库、待检测的图片、检测后的效果图等。欢迎下载体验。