昇腾大EP如何提升AI推理效率与算力性能

近年来，人工智能领域迎来了爆发式增长，大模型技术无疑是推动这场行业变革的核心引擎。其能力的每一次跃升，都在不断刷新我们对AI潜力的认知。 一个有趣的现象是，当OpenAI的GPT-4训练需要消耗数万张GPU卡时，中国的AI企业DeepSeek却以“千卡级”的算力规模，训练出了性能足以对标国际巨头的模型。这一鲜明的反差，恰恰揭示了行业发展的一个关键转折点：竞争的重心，正从单纯追求硬件性能的“军备竞赛”，转向通过深度的工程创新来实现算力效率的碘伏性提升。 DeepSeek在开源生态中发布的大规模跨节点专家并行技术，更是揭开了推理服务如何同时提高吞吐、降低时延的技术秘诀，直接掀起了一轮大模型推理系统优化的热潮。

大模型架构演进与算力新趋势

以DeepSeek为代表的创新实践，为整个算力基础设施带来了新的技术风向。一方面，大模型架构正在向“大量小专家”的方向演进，这使得性能提升和成本降低得以快速普及；另一方面，“少量大专家”的模式则继续向性能极限探索。未来，这两种技术路线很可能会并存发展，服务于不同的应用场景。

同时，DeepSeek所采用的大规模跨节点专家并行方案，在实践中实现了性能、吞吐量和并发用户数量的显著提升，同时大幅降低了成本。这无疑为大模型推理系统广泛采用此类方案，提供了坚实的可行性与信心。

大规模专家并行的核心逻辑与挑战

那么，大规模专家并行的核心逻辑是什么？简单来说，就是将模型中的“专家”分布到更多的计算卡上。这样做的好处显而易见：可以减少每张卡加载权重的时延，降低权重对显存的占用，从而显著提升单卡能够并行处理的任务数量。每个专家计算路数的提升，又能进一步提高矩阵乘法的效率，最终实现更大的吞吐量和更低的时延。

当然，硬币的另一面是挑战。引入更多专家，也带来了负载均衡和卡间通信等新的难题。

昇腾大EP的破局之道

尽管大规模跨节点专家并行集群推理在理论上能降低成本，但在实际应用中，专家动态均衡与通信时延等挑战依然棘手。

昇腾大EP解决方案正是针对这些痛点而生。针对专家负载不均的难题，它通过自动寻优、自动配比、自动预测和自动降解等一系列智能化机制，实现了备份节点和副本专家的灵活扩展、高可用性以及极致的负载均衡。

针对All-to-All通信优化的老大难问题，昇腾大EP提出了双流/多维混合并行架构。其中，Prefill阶段的微批次双流并行，可以实现计算与通信的相互掩盖；MoE专家双流并行，让两条数据流能够并行计算；而权重预取双流并行，则把访存和通信并行起来，有效降低了权重加载时间，提升了整体效率。

此外，昇腾的MLAPO融合算子也是关键技术之一，能将计算耗时降低高达70%。传统的MLA预处理方案中，多个小算子串行执行，频繁占用内存和通信资源，整体计算耗时占比很高。而昇腾MLAPO融合算子，则将多个小算子融合成一个单一的大算子，让Vector和Cube计算得以并行处理，大幅减少了调度与开销。

效率革命下的市场对照

在昇腾大EP推动技术普惠的同时，市场另一端的产品则提供了一个有趣的对照。英伟达针对中国市场推出的H20芯片，在实际应用中显露出明显短板。

作为H100的“低配版”，H20的AI算力仅为后者的15%。在推理方面，受性能制约，它只能在特定模型架构下展现有限效能。像DeepSeek采用的混合专家架构，在高批次处理场景下，H20极易陷入性能瓶颈，导致时延显著增加，从而无法发挥专家并行机制固有的高吞吐量优势。因此，在面对大规模高并发的训练与推理场景时，H20往往难以满足实际需求。

当DeepSeek证明了“小算力亦可挑战巨头”，昇腾大EP则进一步回答了下一个问题：如何让每一焦耳电力、每一美元投入，都能释放出最大的AI价值。这场方兴未艾的效率革命，其意义远超技术参数之争——它标志着AI竞争的主战场，正从“硬件堆叠”转向“工程创新”，并最终迈向真正的产业普惠。