В прошлых двух статьях я рассказывал, как запустить Qwen3.8-Flash-Next (125 млрд параметров) на старом железе и как снять программный потолок FP16 на видеокартах. Обе статьи были про железо и про то, что можно взять готовое и заставить работать. Эта - другая. Я залез внутрь самого движка (Strata), построил живую визуализацию того, что он делает с экспертами модели под капотом, попробовал ответить на вопрос “а эксперты реально специализируются по темам?” - и на середине пути поймал себя на методологической ошибке, которая чуть не привела к красивому, но неверному выводу. Расскажу как есть, с цифрами и без приукрашивания.Что такое Strata и при чём тут экспертыStrata - движок инференса для MoE-моделей (Mixture-of-Experts): вместо одной плотной сети у модели есть десятки экспертов на каждый слой, и на каждый токен активируется лишь небольшое подмножество (top-K). У Qwen3.8-Flash-Next, с которой я работал всю эту серию статей, это 48 слоёв по 512 экспертов - то есть 24576 отдельных “узлов”, из которых на каждом шаге реально считает лишь небольшая часть.Проблема в том, что весь набор экспертов (сотни гигабайт) физически не влезает в 8ГБ VRAM моей GTX 1070. Strata решает это адаптивным кэшем: часть экспертов постоянно живёт в VRAM (самые “горячие”), остальные читаются из RAM или SSD по мере надобности, и кэш сам решает, кого держать резидентно, а кого вытеснять - на основе decayed-счётчика обращений к каждому эксперту.Вся эта механика раньше была для меня чёрным ящиком: я видел только агрегированные цифры в мониторинге (сколько экспертов в VRAM, hit rate). Захотелось увидеть её изнутри. Читать далее