传统 MoE 训练往往会保留很多当前 step 根本用不到的专家；作者利用体系静态属性决定专家激活的特点，在每个训练 step 开始前，先对所有 MoE 层做批量路由，统计各专家 token 负载，再基于负载做局部规划和全局合并，只恢复当前真正活跃的专家，并按负载尽量均衡地放到不同 rank 上。

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