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　　要问最近哪个模型最火，混合专家模型（MoE，Mixture of Experts）绝对是榜上提名的那一个。

　　它的巧妙之处，就在于把不同的任务分配给擅长处理的专家网络，让整个系统性能得以提升。

　　因为在大量任务来临之际（尤其是超大规模时），MoE并不是以“雨露均沾”的方式去分配——专家网络们的负载均衡问题，就会显得尤为突出。

　　这个问题的根源，是因为某些专家网络总是被频繁调用（热专家），而另一些专家网络则鲜有机会派上用场（冷专家）。

　　没错，MoE里的“专家们”也是有冷热之分的，而且被调用频率的差距甚至可以达到一个数量级以上！

　　如此负载不均衡的现象，就会导致整个系统推理的时间被延长，以及还有资源利用率、系统性能受限等问题。

　　别急，华为团队已经给出了一种有效解法，直接让DeepSeek-V3在理论上的推理延迟可降低约10%、吞吐量可提升约10%。

　　值得一提的是，团队还将在近期准备把这个解法全面开源了；那么接下来，我们就来深入了解一下。

　　针对专家们冷热不均的问题，华为优化的刀法，叫做OmniPlacement。

　　通过专家重排、层间冗余部署和近实时动态调度，显著提升MoE模型的推理性能。

　　在这一步中，华为团队通过分析专家的活跃度（激活数据），先是识别出了忙碌的热专家和清闲的冷专家。

　　然后将提出的一种基于计算均衡的联合优化算法OmniPlacement用了上去。

　　这个算法会根据专家调用频率和计算需求来优化部署的顺序，这样就会显著降低负载不均的现象。

　　动态优先级调整：通过实时统计专家调用频率，动态调整专家的优先级和节点分配，确保高频专家优先部署在计算能力较强的节点上。通信域优化：算法分析批次内激活卡数，优化跨节点通信域的范围，减少通信延迟。相比传统的静态分配方法，本算法显著降低了通信开销。层间差异化部署：允许不同层根据负载特性设置不同的专家部署策略，支持非均匀冗余次数配置，从而更好地适应层间负载差异。

　　△相同数据条件下，EPLB与OmniPlacement算法，每层设备最大激活数理论对比

　　通过为高频调用专家分配额外的冗余实例，降低跨节点通信开销，从而提升系统吞吐量。

　　动态资源分配：根据实时计算资源占用情况和专家调用频率，动态调整冗余实例的分配比例。系统通过预测模型提前分配资源，减少冷热专家间的性能差距。层间差异化配置：不同层根据负载需求设置不同的冗余次数，增强对层间负载差异的适应能力。例如，高负载层可分配更多的冗余实例，而低负载层则减少冗余以节省显存。预测性分配：结合历史激活数据和负载预测模型，系统能够提前优化资源分配，降低突发负载对系统性能的影响。

　　为了让系统能更灵活地应对各种变化，在实际运行中快速做出反应，研究团队设计了一套类似 “智能管家” 的方案——

　　近实时调度：通过实时统计数据流特性，动态调整专家分配以适应输入数据的变化。调度算法能够在毫秒级时间内收敛到优化的静态专家部署模式，确保推理过程的高效性和一致性。该机制通过迭代优化专家分配，显著降低了动态调整的计算开销。动态监控：实时跟踪专家激活数据和系统资源占用情况，为调度决策提供准确依据。监控任务在独立的计算流中运行，避免对推理主流程的干扰，保障系统整体效率。动态专家权重访问与摆放：通过层间流水线设计，实现专家权重和分配的动态调整。系统在推理过程中并行处理权重更新和数据流分配，支持高效的专家动态摆放。流水线设计允许在不中断推理流程的情况下完成权重调整，显著降低高负载场景下的推理延迟。

　　首先采用多任务并行处理技术，让系统反应更快、调整更灵活；其次独创性地将监控和调度功能分开运行。

　　这样既保证了实时监控的准确性，又避免了监控程序拖慢系统速度，使整个系统运行更加稳定可靠。

　　为了支持上述技术的稳定运行，团队还开发了适用于vLLM的推理优化框架OmniPlacement，其核心特点如下：

　　高兼容性：框架支持多种MoE模型架构，能够无缝集成到现有的推理系统中。低时延开销：通过优化数据处理和调度流程，框架显著减少了额外计算开销，确保推理性能不受影响。模块化设计：框架包含数据统计、算法运行和专家调度三大模块，各模块功能解耦，支持功能扩展和维护。模块化设计便于快速迭代和定制化开发。可扩展性：框架支持动态添加新的负载均衡算法和调度策略，适应未来MoE模型的复杂需求。

　　OmniPlacement采用模块化设计，把核心算法和推理流程分开处理，就像把汽车的发动机和控制系统分开优化一样。

　　一是专门负责任务调度的模块可以独立工作，不会干扰主系统的运行效率；二是整个框架可以根据不同需求灵活调整，为大型AI模型的稳定运行提供了坚实的底层支持。

　　华为团队把这套优化方法在DeepSeek-V3上进行了全面验证，实验环境包括多节点GPU集群和高并发推理场景。

　　推理延迟：相比基线方法（未优化负载均衡的MoE模型），推理延迟平均降低约10%。延迟的减少主要得益于动态专家分配和通信域优化，显著改善了用户体验。吞吐量：系统吞吐量提升约10%，反映了资源利用率的显著提高。特别是在高并发场景下，冗余部署和动态调度有效缓解了负载瓶颈。系统稳定性：在动态输入和高负载场景下，系统保持高效运行，未出现性能波动或服务中断。动态监控机制确保了系统对突发负载的快速响应。

　　进一步的分析表明，OmniPlacement在不同规模的MoE模型和输入数据分布下均表现出良好的适应性。

　　并且从实际测试证明来看，它不仅能大幅提升运算效率，还能更合理地利用计算资源，同时保持系统稳定运行。

　　最后值得一提的是，华为团队不仅是发布优化方案这么一个动作，更是要将这个方法在近期全面开源。

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