Gemma4 DevOps 实战：将 26B MoE 模型压缩到最小实例
来源：dev.to — Jul 20
📋 概述
xbill 分享了他将 Google Gemma-4 的 128 专家 26B MoE 模型从 inf2.24xlarge（$6.49/hr）压缩部署到 AWS 最小 Inferentia2 实例 inf2.xlarge（$0.76/hr）的完整过程。核心挑战是突破两道内存墙：HBM 仅 32GB 和主机 RAM 仅 16GB。通过 int8 量化专家权重、NxD 张量并行优化和巧妙的模型分片策略，最终实现了8.6 倍成本降低。
🔑 核心要点
- Gemma-4 的 128 专家 MoE 模型通过 int8 量化将专家权重从 ~45.6GB 压缩至 ~22.8GB
- 目标从 inf2.24xlarge（$6.49/hr）降到 inf2.xlarge（$0.76/hr），成本降低 8.6 倍
- 第一道内存墙：32GB HBM 需要装下量化后的模型 + KV Cache + 推理运行时
- 第二道内存墙：16GB 主机 RAM 无法用常规方式加载模型，需要自研分片加载策略
- 最终证明：26B 参数的 MoE 模型可以在消费级云实例上以可接受的延迟运行
💡 金句
目标不是 fp4，也不是 8xlarge，而是 AWS 卖的最小、最便宜的 Inferentia2 实例——一台只有 16GB 主机内存的 inf2.xlarge，运行着一个 260 亿参数的模型。
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