文章摘要
混合专家模型（MoE）因其能够将不同任务分配给擅长处理的专家网络而备受关注，但专家网络的负载均衡问题成为影响系统推理性能的关键因素。某些专家网络被频繁调用（热专家），而另一些则鲜有机会使用（冷专家），这种负载不均衡现象导致系统推理时间延长、资源利用率下降。华为团队针对这一问题提出了名为OmniPlacement的优化方案，显著提升了MoE模型的推理性能。
OmniPlacement的工作原理通过专家重排、层间冗余部署和近实时动态调度来实现。首先，基于计算均衡的联合优化算法通过分析专家的活跃度，识别出热专家和冷专家，并根据调用频率和计算需求优化部署顺序，显著降低负载不均现象。该算法通过动态优先级调整、通信域优化和层间差异化部署，确保高频专家优先部署在计算能力较强的节点上，减少通信延迟。其次，层间高频专家冗余部署策略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，提升系统吞吐量。该策略结合动态资源分配、层间差异化配置和预测性分配，进一步优化了资源利用率。
为了应对实际运行中的变化，华为团队设计了近实时调度与动态监控机制。该机制通过实时统计数据流特性，动态调整专家分配，确保推理过程的高效性和一致性。动态监控模块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。此外，OmniPlacement框架采用模块化设计，支持多种MoE模型架构，显著减少了额外计算开销，确保推理性能不受影响。
华为团队在DeepSeek-V3系统上验证了OmniPlacement的效果，实验结果显示，推理延迟平均降低约10%，系统吞吐量提升约10%，且在高并发场景下保持稳定运行。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，为未来大型MoE模型的部署提供了坚实的技术保障。值得一提的是，华为团队计划将这一优化方案全面开源，进一步推动技术的发展和普及。
原文和模型
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【原文作者】 量子位
【摘要模型】 deepseek-v3
【摘要评分】 ★★★★☆
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