
- [x] HybriMoE: Hybrid CPU-GPU Scheduling and Cache Management for Efficient MoE Inference
- [ ] MILLION: MasterIng Long-Context LLM Inference Via Outlier-Immunized KV Product QuaNtization
- [ ] Multiplexing Dynamic Deep Learning Workloads with SLO-awareness in GPU Clusters
- [x] SimAI: 面向 AI 大规模集群的高精度仿真器
	scale up: the bigger, the better
- [ ] SoMa：深度神经网络加速器 DRAM 通信调度空间的识别、探索与理解


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内存存储优化：SSD 结构优化与落地的问题


- 面向多核系统的高性能高可靠异步通信
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衡量 AI 赋能开发的角度：AI 生成代码的上库率


mini panel
- startup 短板要长，否则会被 judge，市面上的产品功能，你做的不好
- 形式化验证的速度慢，与开发速度之间的 gap


KTransformers
- AMX 指令加速 CPU 上的计算

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吞吐 = 时延 * 处理速度
世界本质是稀疏的：MoE
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训练时 lookahead，使得支持 MTP
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逐请求分布式（DP） -> 逐阶段分离（PD 分离） -> 逐层分布式（DeepEP、注意力卸载）

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网络：全双工；内存读写：半双工
**当前网络带宽已经超过内存带宽**

目标：EP 通信量均衡和 DP 计算量均衡
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2000+ H800，服务国内外全部 DeepSeek 流量，春节过后做了吞吐优化牺牲了延迟优化


EP 动态扩缩容，EP32 -> EP320，PD role 的动态转化









