MoE那么大，几段代码就能稳稳推理 | 开源

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文章摘要

华为最新开源项目Omni-Infer为超大规模混合专家网络模型（MoE）的推理提供了全面的架构、技术和代码支持。该项目旨在帮助企业用户实现高性能、易维护的推理部署，并通过PD分离部署方案、系统级优化以及硬件使用“方法论”的分享，显著提升推理效率。Omni-Infer的推出不仅为开发者提供了开箱即用的能力，还支持昇腾推理集群的快速部署，进一步推动了人工智能开源生态的繁荣。

Omni-Infer由推理框架和推理加速套件两部分组成。推理框架与业界主流开源大模型推理框架（如vLLM）兼容，且独立安装，降低了软件版本维护的成本。推理加速套件则通过智能调度系统、负载平衡器、MoE模型专属支持、资源分配优化以及注意力机制强化等功能，显著提升了推理性能和效率。例如，其智能调度系统支持大规模分布式部署，确保任务处理的最低延迟；负载平衡器则针对不同长度的任务序列进行优化，最大化吞吐量。

在技术特性上，Omni-Infer引入了“快思考”和“慢思考”双系统，可根据问题复杂度自动切换响应模式，并在昇腾800I A2上实现了单卡推理吞吐性能达1148 tokens/s，经投机加速技术可提升至1528 tokens/s，显著优于同等规模稠密模型。这一突破性性能表现使得Omni-Infer在推理速度和稳定性上均达到了行业领先水平。

此外，Omni-Infer的开源社区建设也颇具亮点。社区采用开放的治理机制，通过项目管理委员会和特别兴趣小组两级机制，确保公正透明的讨论与决策。同时，社区主动拥抱国内人工智能开源项目，推动生态多方共赢。例如，Omni-Infer社区在开源初期便参与了OpenInfra基金会的Meetup，进一步扩大了其影响力。

总体而言，Omni-Infer的开源不仅兑现了华为此前的技术承诺，还为超大规模MoE模型的推理部署提供了高效、易用的解决方案。其技术特性和社区建设模式为人工智能开源生态的发展树立了新的标杆。