作者丨郑佳美
编辑丨岑 峰
7 月 21 日，NVIDIA 公布了 GB300 NVL72 训练 DeepSeek-V3 的最新成绩：256 张 GPU 上，单卡性能达到 1,648 TFLOPS。
不到两周后，Cursor 开源了 Mixture-of-Kittens，简称 MoK。它没有继续折腾更快的矩阵乘法，而是直接重写了一层 MoE 的执行方式，把 token 调度、跨 GPU 通信和专家计算塞进同一个 GPU 内核。
这件事有点反直觉。因为 GB300 NVL72 已经把 72 张 GPU 放进同一个 NVLink Domain，整机架 NVLink 总带宽达到 130 TB/s。按这个规格看，GPU 之间传数据应该已经足够快。
可在大规模 MoE 训练里，通信依然会拖住专家计算。
问题出在 MoE 的数据流。Router 每一步都会重新决定 token 去哪个专家，而专家分散在不同 GPU 上。token 要先跨卡送过去，算完再传回来；发送之前还要整理位置，到达之后还要等待数据完整。随着 MXFP8 和 Blackwell Tensor Core 把专家计算压得越来越短，这些原本还能藏在计算后面的等待开始越来越显眼。
Cursor 做 MoK，就是从这里下手。它没有只追求一次 Dispatch 能传多快，而是重新安排 token 怎么到达专家、什么时候开始计算，以及通信和计算怎样同时占用 GPU。
在算力资源被 Blackwell 和 NVLink 堆到极致的今天，开发者发现：硬件跑得再快，也救不了低效的软件编排。
MoK 的开源不仅是一个内核的胜利，它标志着“应用层定义算子”的时代的开始：为了压榨最后 30% 的算力，AI 创业公司正在发起一场底层主权的夺权战争。雷峰网
不过要理解 Cursor 的这套设计为什么有效，先是得看清一层 MoE 到底在什么地方交了“通信税”。
01
MoE 的「通信税」，远不止把 token 传过去
在普通稠密 FFN 里，token 要经过哪些权重基本是固定的。MoE 加入 Router 之后，每个 token 临时选择几个专家。采用 Expert Parallel 时，专家又被拆到很多 GPU 上，于是一次前向传播至少要发生两轮跨卡通信。雷峰网
第一轮叫 Dispatch，把 token 送到专家所在的 GPU；专家计算完成后，再通过 Combine 把结果送回 token 原来的位置。训练还有反向传播，对应再执行两轮反方向的通信。
如果只是把一大块连续数据从 A 搬到 B，NVLink 已经足够快。MoE 麻烦在于，Router 每一步给出的数据分布都不同。
某个专家这一步可能收到很多 token，下一步又很少。系统需要先数清楚每个专家有多少 token，再决定这些 token 放在目标 GPU 的什么位置，还要把同一专家的数据尽量排在一起。Grouped GEMM 才能拿到规整的输入，高效喂给 Tensor Core。
通信结束后也不能立刻开算。目标 GPU 要确认远端写入已经全部完成，数据确实可见。专家负载又不完全均匀，一部分 GPU 可能早早结束，仍然得等最忙的专家收尾。
所以一个“通信”阶段里，其实混着数据搬运、布局生成、同步和负载失衡几件事。130 TB/s 描述的是整机架能够提供的峰值带宽，并不代表每一次动态、零碎的 MoE 通信都能把这些链路同时跑满。
DeepEP 已经把其中的数据搬运做得很快。它本身就是面向 Expert Parallel 的高性能通信库，提供专门的 Dispatch 和 Combine 内核，支持 FP8，并允许控制通信占用的 SM 数量。最新版本甚至可以用明显更少的 SM 保持很高的通信吞吐。
可一层 MoE 仍然要在 Dispatch、Grouped GEMM 和 Combine 之间不断交接。
这时会碰到一个很实际的矛盾：如果等足够多的 token 到齐再计算，矩阵很大，Tensor Core 跑得舒服，但计算启动得晚；如果 token 到一点就算一点，通信和计算能更早重叠，矩阵又太小，GPU 很多 SM 没有足够的工作。
多个 CUDA Stream 可以让通信和计算并发，却很难始终保证两边拿到恰到好处的 GPU 资源。
MoK 后面的设计，基本都在处理这个“节奏”问题。
02
怎么让 token 一边传，一边算
MoK 最有意思的改动之一，是把前向 Dispatch 从 Push 改成了 Pull。
传统 Push 很直观：源 GPU 手里有 token，就主动把它写进目标 GPU。麻烦出在目标地址。一张 GPU 会同时收到很多其他 GPU 发来的 token。
每个发送方都得提前知道自己应该写到哪一段，不能互相覆盖；同一个专家的 token 最好还要连续排列，否则后面的 GEMM 又要重新整理。
随着参与 GPU 越来越多，这个调度过程会越来越重。Pull 换了一种方式：保存专家的目标 GPU 自己去读取需要的 token。它只要知道 token 在哪张源 GPU、位于源数据的什么位置，本地存放在哪儿由自己安排。
这一下省掉了多张发送方之间对目标地址的协调。收到的数据也可以直接按照本地专家排好。
有意思的是，Pull 并没有少传数据。Cursor 的微基准里，同一个 256 × 256 BF16 数据块，Push 在 NVLink 上移动约 159.6 KB，Pull 反而达到 172.0 KB，因为读取还要额外发送请求。
Pull 胜在另一件事：MoE 的通信很碎，而且负载不均衡。NVLink 的两个方向拥有独立通道，Pull 能同时利用请求和数据返回两个方向。在专家负载不均衡的测试中，Cursor 测到最高 29% 的 NVLink 利用率提升。
同步上的差距更明显。Push 写完以后，目标 GPU 需要等待其他 GPU 的完成信号，Expert Parallel 规模大时，一个 rank 最多可能涉及另外 71 个 peer。Pull 是本地 GPU 自己发起读取，数据回来以后就能直接使用。
Cursor 的多节点微基准中，这段 signaling 延迟从 Push 的约 103 微秒降到了 Pull 的 18 微秒。
MoK 也没有所有地方都用 Pull。前向是 Pull Dispatch、Push Combine；反向则使用 Pull Reverse-Combine 和 Push Reverse-Dispatch。Dispatch 阶段需要把很多来源的 token 重新组织成专家输入，Pull 更省协调；Combine 时每个结果应该回到哪个 token 已经很清楚，直接 Push 回去更简单。
改变通信方向以后，MoK 还把通信和专家计算放进同一个 Megakernel。
它把 GPU 的 SM 分成两部分。一部分负责 Dispatch、Combine 和状态管理，另一部分专门执行 Expert FFN。通信侧拿到一批完整 token 后，通过 GPU 本地计数器通知计算侧；计算完成，再通知通信侧把结果传回去。
这样可以直接决定通信用多少 SM、计算用多少 SM，不用完全交给多个 CUDA Stream 自己竞争。这里最关键的参数叫 minibatch，也就是一次交给专家计算多少 token。
它不能太大。太大意味着第一批计算得等很久。也不能太小。专家 GEMM 最终要拆成大量计算任务分给 SM，如果 token 太少，任务数量不够，很多 SM 会闲着。
Cursor 用 wave 来判断这个边界。一个完整 wave，可以简单理解成所有计算 SM 都分到了工作。MoK 希望一个 minibatch 至少能够形成两个完整 wave，让 Tensor Core 有足够的任务持续执行。
实际结果很能说明问题。在 Hidden Size 为 7168、专家中间维度为 2048 的 Kimi 2.5 形状上，Cursor 估算 minibatch 至少需要大约 2368 个 token。512 token 时，MoK 前向耗时为 5.981 ms；增加到 2560 token 后，下降到 3.425 ms。再继续增加，速度已经没有明显改善。
换句话说，通信切得更碎并不会一直变快。真正高效的重叠，需要让通信尽早交出数据，同时又不能把 GEMM 切得太小。
但 MoE 还有一个麻烦：Router 跑完之前，根本不知道每张 GPU 最后会收到多少 token。
如果按照最坏情况准备 buffer，会浪费很多显存。如果先让 GPU 数完 token，再通知 CPU 分配对应空间，GPU 又得停下来等 CPU。
MoK 使用固定大小的 Ring Token Buffer。一块空间先装 Dispatch 进来的 token，专家算完、Combine 把结果传走以后，这块空间立即重新给下一批 token 使用。前一个 macrobatch 的 Combine，还可以和下一个 macrobatch 的 Dispatch 同时进行。
Ring Buffer 在这里很像一个缓冲层：通信暂时跑得更快，数据就在里面积累；计算消费得更快，就等下一批 token 到达。整个过程靠 GPU 上的状态推进，不需要 CPU 每一轮都进来决定下一步。
Cursor 还把 MXFP8 activation 的量化塞进了 Dispatch、Grouped GEMM 和 SwiGLU 的数据路径里，少掉独立量化 kernel，也少一次中间结果在 HBM 里的来回读写。
Pull、minibatch、SM 分区和 Ring Buffer 放到一起后，MoK 才真正变成了一条连续的 MoE 流水线。
03
一整套高度特化的执行方式
Cursor 的 benchmark 测的是完整 MoE 层，包括 Schedule、Dispatch、Expert FFN、Combine 和最后的加权合并，对比对象包括 NCCL + PyTorch、DeepEP、TransformerEngine 以及 HybridEP + Megatron。
在 GB300 NVL72 上，相比每种场景最快的公开基线，MoK 的 MXFP8 前向最高提升 2.37 倍，反向最高提升 1.78 倍；BF16 前向和反向最高分别提升 1.92 倍和 1.58 倍。
更重要的是端到端训练。Cursor 原来的生产方案已经用了 DeepEP。在 512 张 GB300 GPU 上，换成 MoK 后，单卡吞吐从每秒 760.9 个 token 提高到 1070.2 个，提升约 41%。
这组结果也要看清边界。Cursor 没有公开完整的逐项消融，所以无法准确说 2.37 倍里面有多少来自 Pull、多少来自 Megakernel、多少来自 Ring Buffer。
可以单独确认的是 Pull 对 NVLink 利用率和 signaling 延迟的改善，其余收益更多来自整套执行方式组合后的结果。
MoK 对硬件的依赖也很强。它面向 Blackwell 和 NVL72 这样的高速 NVLink Domain。Pull 的远端读取、通信和计算的细粒度交错，都建立在 GPU 之间能够低延迟访问彼此显存的基础上。模型的 Hidden Size、Top-k、专家规模一变，合适的 minibatch 和通信 SM 数量也会跟着变。
这也是 MoK 最值得看的地方。过去讨论 MoE 优化，很容易盯着两个数字：GEMM 有多少 TFLOPS，All-to-All 有多少 GB/s。到了 GB300 这一代，仅仅把这两个数字继续往上推，已经解释不了全部性能。
token 什么时候到、怎样排成专家需要的布局、攒多少开始计算、通信拿多少 SM、buffer 什么时候释放，这些执行细节开始直接决定训练速度。
一个拥有 130 TB/s NVLink 带宽的机架，最后仍然需要为 MoE 重写 GPU 内核，原因也就在这里：链路已经很快了，接下来要省的是 GPU 等数据的时间。
Cursor重写GPU内核的行为，标志着AI 2.0时代的竞争进入了“全栈主权”的新阶段。
以前，我们笃信“术业有专攻”，做应用就该做应用（Cursor），做底层就该做底层（NVIDIA）。但如今的AI竞争已经到了“去中间商化”的新阶段，Cursor 并不是因为“想做”而去做内核，而是因为“不得不做”。
DeepSeek 开启了工程榨取的新纪元，Cursor 则把这团火烧到了应用层。这种“去中间商化”的趋势正在重塑AI的定价权：以后，决定 AI 公司估值的，不再是它拥有多少 Token，而是它的代码离显存和寄存器到底有多近。
那些无法穿透底层黑盒的 AI 公司，最终将会留在“平庸税”的泥潭里。
参考链接：https://cursor.com/cn/blog/mixture-of-kittens
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