英伟达技术解析：稠密模型与MoE架构的激活参数、吞吐量对比及选型指南

英伟达技术博客（NVIDIA Technical Blog）于 2026 年 9 月 15 日发布模型架构选型解析，系统对比了稠密（Dense）架构与混合专家（MoE）架构在激活参数、推理吞吐量与内存占用等维度的权衡差异。

• 以 Nemotron 3.5 Lightning 等模型为例，阐述 MoE 架构如何通过门控路由让 30B 参数模型在处理单个 Token 时仅激活 3B 参数，从而减少单步计算量。
• 分析指出 MoE 架构虽然能提高计算吞吐量，但显存占用依然取决于模型总参数量，需要更大的硬件显存配置。
• 对比稠密模型在硬件利用率、小批处理场景以及单卡内存友好度方面的特征，指出其无需跨专家路由通信开销。
• 为开发者在追求生成吞吐量或受限于单节点硬件显存时提供了针对性的架构权衡标准。
• 影响/看点：该解析意味着大模型工程落地正从单纯关注参数规模转向精细化的计算吞吐与显存带宽平衡，企业在选型 MoE 架构时需在单卡显存配置与节点间通信带宽成本之间找到平衡点。
• 资料依据：
• NVIDIA Technical Blog（2026-09-15）：https://developer.nvidia.com/blog/dense-vs-moe-models-active-parameters-throughput-and-when-to-choose-each/

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