标签：负载均衡

华为提出了一种全新的方法来优化混合专家模型（MoE，Mixture of Experts）的推理性能。这种方法通过解决专家网络负载不均衡的问题，显著提升了系统的效率和稳定性。 第一段 在当今深度学习领域，混合专家模型（MoE）因其卓越的性能而备受关注。MoE的核心理念是将不同的任务分配给特定的“专家”网络处理，从而提升整体系统的表现。然而，这种分配方式也带来了挑战——部分专家网络被频繁调用（热专家），而另一些则很少使用（冷专家）。这种负载不均衡现象会延长推理时间，并限制资源利用率和系统性能。 第二段 为了解决这一...

揭秘DeepSeek-V3/R1推理系统：545%成本利润率的背后 近日，DeepSeek官方正式公布了其最新的DeepSeek-V3/R1推理系统的详细信息，并透露了惊人的成本利润率——高达545%。这一消息迅速引发了广泛关注。本文将深入解析DeepSeek-V3/R1的优化技术及其在线服务数据统计。 优化吞吐量与延迟的关键技术 为了实现更高的吞吐量和更低的延迟，DeepSeek-V3/R1采用了大规模跨节点专家并行（Expert Parallelism/EP）技术。以下是具体的技术细节： 1. 跨节点EP驱动的批量扩展： - EP使得batch size大大增加，从而提高了GPU矩阵乘法的...