要問最近哪個模型最火，混合專家模型（MoE，Mixture of Experts）絕對是榜上提名的那一個。
它的巧妙之處，就在于把不同的任務分配給擅長處理的專家網絡，讓整個系統性能得以提升。
但你知道嗎？
正是這個關鍵的專家網絡，也是嚴重影響系統推理性能的因素之一。
因為在大量任務來臨之際（尤其是超大規模時），MoE并不是以“雨露均沾”的方式去分配——專家網絡們的負載均衡問題，就會顯得尤為突出。
這個問題的根源，是因為某些專家網絡總是被頻繁調用（熱專家），而另一些專家網絡則鮮有機會派上用場（冷專家）。
沒錯，MoE里的“專家們”也是有冷熱之分的，而且被調用頻率的差距甚至可以達到一個數量級以上！
如此負載不均衡的現象，就會導致整個系統推理的時間被延長，以及還有資源利用率、系統性能受限等問題。
那么此局又該如何破解？
別急，華為團隊已經給出了一種有效解法，直接讓DeepSeek-V3在理論上的推理延遲可降低約10%、吞吐量可提升約10%。
值得一提的是，團隊還將在近期準備把這個解法全面開源了；那么接下來，我們就來深入了解一下。
華為的刀法：OmniPlacement
針對專家們冷熱不均的問題，華為優化的刀法，叫做OmniPlacement。
簡單來說，它的工作原理是這樣的：
通過專家重排、層間冗余部署和近實時動態調度，顯著提升MoE模型的推理性能。
具體可以分為三步走：
第一刀：基于計算均衡的聯合優化
在這一步中，華為團隊通過分析專家的活躍度（激活數據），先是識別出了忙碌的熱專家和清閑的冷專家。
然后將提出的一種基于計算均衡的聯合優化算法OmniPlacement用了上去。
這個算法會根據專家調用頻率和計算需求來優化部署的順序，這樣就會顯著降低負載不均的現象。
具體來說，OmniPlacement算法的特點如下：
動態優先級調整：通過實時統計專家調用頻率，動態調整專家的優先級和節點分配，確保高頻專家優先部署在計算能力較強的節點上。
通信域優化：算法分析批次內激活卡數，優化跨節點通信域的范圍，減少通信延遲。相比傳統的靜態分配方法，本算法顯著降低了通信開銷。
層間差異化部署：允許不同層根據負載特性設置不同的專家部署策略，支持非均勻冗余次數配置，從而更好地適應層間負載差異。
△相同數據條件下，EPLB與OmniPlacement算法，每層設備最大激活數理論對比第二刀：層間高頻專家冗余部署
剛才的步驟是面向冷熱專家整體，那么這一步則是劍指熱專家。
為了緩解熱專家的壓力，華為團隊還提出了一種層間冗余部署的策略——
通過為高頻調用專家分配額外的冗余實例，降低跨節點通信開銷，從而提升系統吞吐量。
這個策略的創新點在于：
動態資源分配：根據實時計算資源占用情況和專家調用頻率，動態調整冗余實例的分配比例。系統通過預測模型提前分配資源，減少冷熱專家間的性能差距。
層間差異化配置：不同層根據負載需求設置不同的冗余次數，增強對層間負載差異的適應能力。例如，高負載層可分配更多的冗余實例，而低負載層則減少冗余以節省顯存。
預測性分配：結合歷史激活數據和負載預測模型，系統能夠提前優化資源分配，降低突發負載對系統性能的影響。
△冗余不同層數排布的理論熱力圖第三刀：近實時調度與動態監控機制
為了讓系統能更靈活地應對各種變化，在實際運行中快速做出反應，研究團隊設計了一套類似 “智能管家” 的方案——
近實時調度與動態監控機制。
其具體包含的子模塊如下：
近實時調度：通過實時統計數據流特性，動態調整專家分配以適應輸入數據的變化。調度算法能夠在毫秒級時間內收斂到優化的靜態專家部署模式，確保推理過程的高效性和一致性。該機制通過迭代優化專家分配，顯著降低了動態調整的計算開銷。
動態監控：實時跟蹤專家激活數據和系統資源占用情況，為調度決策提供準確依據。監控任務在獨立的計算流中運行，避免對推理主流程的干擾，保障系統整體效率。
動態專家權重訪問與擺放：通過層間流水線設計，實現專家權重和分配的動態調整。系統在推理過程中并行處理權重更新和數據流分配，支持高效的專家動態擺放。流水線設計允許在不中斷推理流程的情況下完成權重調整，顯著降低高負載場景下的推理延遲。
這套機制通過兩個關鍵設計大幅提升了系統性能：
首先采用多任務并行處理技術，讓系統反應更快、調整更靈活；其次獨創性地將監控和調度功能分開運行。
這樣既保證了實時監控的準確性，又避免了監控程序拖慢系統速度，使整個系統運行更加穩定可靠。
△近實時調度理論效果與收斂性
為了支持上述技術的穩定運行，團隊還開發了適用于vLLM的推理優化框架OmniPlacement，其核心特點如下：
高兼容性：框架支持多種MoE模型架構，能夠無縫集成到現有的推理系統中。
低時延開銷：通過優化數據處理和調度流程，框架顯著減少了額外計算開銷，確保推理性能不受影響。
模塊化設計：框架包含數據統計、算法運行和專家調度三大模塊，各模塊功能解耦，支持功能擴展和維護。模塊化設計便于快速迭代和定制化開發。
可擴展性：框架支持動態添加新的負載均衡算法和調度策略，適應未來MoE模型的復雜需求。
OmniPlacement采用模塊化設計，把核心算法和推理流程分開處理，就像把汽車的發動機和控制系統分開優化一樣。
這樣設計有兩個突出優勢：
一是專門負責任務調度的模塊可以獨立工作，不會干擾主系統的運行效率；二是整個框架可以根據不同需求靈活調整，為大型AI模型的穩定運行提供了堅實的底層支持。
DeepSeek V3系統延遲理論可直降10%
在了解完華為的“刀法”之后，我們再來看下“療效”。
華為團隊把這套優化方法在DeepSeek-V3上進行了全面驗證，實驗環境包括多節點GPU集群和高并發推理場景。
得到了如下的測試結果：
推理延遲：相比基線方法（未優化負載均衡的MoE模型），推理延遲平均降低約10%。延遲的減少主要得益于動態專家分配和通信域優化，顯著改善了用戶體驗。
吞吐量：系統吞吐量提升約10%，反映了資源利用率的顯著提高。特別是在高并發場景下，冗余部署和動態調度有效緩解了負載瓶頸。
系統穩定性：在動態輸入和高負載場景下，系統保持高效運行，未出現性能波動或服務中斷。動態監控機制確保了系統對突發負載的快速響應。
△OmniPlacement與基線和BestEP的性能對比
進一步的分析表明，OmniPlacement在不同規模的MoE模型和輸入數據分布下均表現出良好的適應性。
并且從實際測試證明來看，它不僅能大幅提升運算效率，還能更合理地利用計算資源，同時保持系統穩定運行。
這為今后在實際應用中部署大型MoE模型提供了堅實的技術保障。
最后值得一提的是，華為團隊不僅是發布優化方案這么一個動作，更是要將這個方法在近期全面開源。
完整技術報告：點擊獲取
技術博客：點擊查看
鄭重聲明：本文版權歸原作者所有，轉載文章僅為傳播更多信息之目的，如作者信息標記有誤，請第一時間聯系我們修改或刪除，多謝。
