主要观点总结
SGLang实现了Expert Parallel（EPMoE），这是其率先在开源推理框架中实现的。SGLang通过修改上层接口和底层实现，特别是利用GroupedGemmRunner类进行矩阵乘法，并实现了EPMoE类和其Forward方法，实现了类似EP MoE训练时的步骤。SGLang EP MoE Kernel通过预重排序和两次Group GEMM，以及两次重排序，最终得到最终输出。EPMoE和MoE EP训练流程的区别在于，EPMoE在推理时通过优化All2All流程来降低通信成本。SGLang EPMoE计算流程中最耗时的Group GEMM尚未使用FalshInfer的优化版本，因此可能效率不高。
关键观点总结
关键观点1: SGLang实现Expert Parallel（EPMoE）
SGLang是开源推理框架中率先实现EPMoE的。
关键观点2: 上层接口和底层实现修改
通过修改上层接口和底层实现，特别是利用GroupedGemmRunner类进行矩阵乘法，并实现了EPMoE类和其Forward方法。
关键观点3: EPMoE计算流程
通过预重排序和两次Group GEMM，以及两次重排序，得到最终输出。
关键观点4: EPMoE和MoE EP训练流程的区别
EPMoE在推理时通过优化All2All流程来降低通信成本。
关键观点5: EPMoE效率问题
SGLang EPMoE计算流程中最耗时的Group GEMM尚未使用FalshInfer的优化版本，可能效率不高。
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