TadaoYamaoka https://blog.hatena.ne.jp/TadaoYamaoka/ TadaoYamaokaの開発日記 https://tadaoyamaoka.hatenablog.com/ MoE 前回、PyTorchで実装したMoE対応のSwinTransformerモデルをTensorRTで推論できるように、ONNXにエクスポートする。最低限、grouped_mmのみをカスタムオペレータとすればよいが、router + dispatch + expert + combineを分離するとTensorRTのグラフとpluginの入出力が複雑になるため、MoE化したMLPをまとめてプラグイン化する。 ソースでは、DroplessMoEMlpをカスタムノードにする。 カスタムノード 以下のようなforwardが空のノードを定義して、symbolicにONNXのオペレータのメタ情報を定義する。… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Ftadaoyamaoka.hatenablog.com%2Fentry%2F2026%2F05%2F24%2F225641" title="dropless MoE(Mixture of Experts)を試す その2(ONNXエクスポート) - TadaoYamaokaの開発日記" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/T/TadaoYamaoka/20260524/20260524224728.png Hatena Blog https://hatena.blog 2026-05-24 22:56:41 rich https://tadaoyamaoka.hatenablog.com/entry/2026/05/24/225641 1.0 100%