arXiv:2611.10219v1 Announce Type: new Abstract: Modern Mixture-of-Experts (MoE) inference is constrained by GPU memory. This constraint is mitigated by expert offloading, which stores part of the model's weight in host memory and executes on demand. Though MoE architecture has computation sparsity, more GPUs are needed for serving increasingly larger frontier models. However, existing expert offloading systems overlook this need and fail to scale performance with additional GPUs. We present AdaOffload, a general and efficient multi-GPU hybrid expert execution framework that effectively handles
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arXiv · 人工智能
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收录：2026年11月11日 · 原文日期：2026年11月10日
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人工核验：尚无核验记录
