昇騰大EP重塑AI推理效率邊界：算力革命再升級(jí)，揭秘AI新紀(jì)元

昇騰大EP重塑AI推理效率邊界：算力革命再升級(jí)，揭秘AI新紀(jì)元

隨著人工智能（AI）領(lǐng)域的爆發(fā)式增長(zhǎng)，大模型技術(shù)已成為推動(dòng)行業(yè)變革的核心引擎。在這個(gè)背景下，昇騰大EP作為一款大規(guī)?？绻?jié)點(diǎn)專家并行解決方案，正在重塑AI推理效率邊界，引領(lǐng)算力革命的再升級(jí)，揭示了AI新紀(jì)元的新篇章。

首先，讓我們回顧一下當(dāng)前AI推理系統(tǒng)的挑戰(zhàn)。隨著模型規(guī)模的擴(kuò)大，推理系統(tǒng)的性能、吞吐量和并發(fā)用戶數(shù)量都面臨著巨大的壓力。為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，昇騰大EP通過將專家分布到更多的卡上，實(shí)現(xiàn)了顯著的性能、吞吐量和并發(fā)用戶數(shù)量的提升，同時(shí)大幅度降低了成本。這一創(chuàng)新不僅為AI推理系統(tǒng)提供了新的可能性，也為行業(yè)帶來了顯著的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

然而，挑戰(zhàn)與機(jī)遇并存。盡管昇騰大EP在降低成本方面取得了顯著成果，但在實(shí)際應(yīng)用中仍面臨專家動(dòng)態(tài)均衡與通信時(shí)延等挑戰(zhàn)。為了解決這些問題，昇騰大EP解決方案憑借多項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，如自動(dòng)尋優(yōu)、自動(dòng)配比、自動(dòng)預(yù)測(cè)和自動(dòng)降解等，實(shí)現(xiàn)了備份節(jié)點(diǎn)和副本專家的靈活可擴(kuò)展、高可用和極致均衡。這些技術(shù)不僅有效地解決了專家負(fù)載不均的難題，還提高了系統(tǒng)的整體效能。

除了專家負(fù)載均衡問題，昇騰大EP還通過雙流/多維混合并行技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了計(jì)算和通信的相互掩蓋。其中，Prefill micro-batch雙流并行能夠?qū)崿F(xiàn)計(jì)算和通信的并行處理，而MoE expert專家雙流并行則可以實(shí)現(xiàn)兩條數(shù)據(jù)流Stream的并行計(jì)算。這些技術(shù)不僅提高了系統(tǒng)的吞吐量，還降低了時(shí)延，為AI推理系統(tǒng)提供了更優(yōu)的效率。

此外，昇騰MLAPO融合算子也是關(guān)鍵技術(shù)之一。它將小算子融合成單一算子，實(shí)現(xiàn)了Vector和Cube計(jì)算的并行處理，減少了開銷并降低了計(jì)算耗時(shí)。在MLA預(yù)處理階段，傳統(tǒng)方案多算子串行，頻繁占用內(nèi)存、通信等資源，而昇騰MLAPO融合算子的應(yīng)用則有效地降低了整體計(jì)算耗時(shí)。

在英偉達(dá)針對(duì)中國(guó)市場(chǎng)推出的H20芯片顯露出明顯短板的情況下，昇騰大EP展現(xiàn)了其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。H20作為英偉達(dá)針對(duì)中國(guó)市場(chǎng)發(fā)布的AI芯片，是用于大模型訓(xùn)練的普遍采用的H100“低配版”，但其AI算力僅為H100的15%，在推理方面也受到性能制約。而像DeepSeek采用的混合專家(MoE)架構(gòu)，在高batch size場(chǎng)景下，H20極易陷入性能瓶頸。因此，在大規(guī)模高并發(fā)的訓(xùn)推場(chǎng)景下，H20難以滿足實(shí)際應(yīng)用需求。相比之下，昇騰大EP憑借其多項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，能夠更好地應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，釋放最大AI價(jià)值。

綜上所述，昇騰大EP通過重塑AI推理效率邊界，引領(lǐng)算力革命的再升級(jí)，為AI新紀(jì)元揭開了新的篇章。這場(chǎng)效率革命的意義遠(yuǎn)超技術(shù)參數(shù)之爭(zhēng)——它標(biāo)志著AI競(jìng)爭(zhēng)從“硬件堆疊”轉(zhuǎn)向“工程創(chuàng)新”，最終邁向產(chǎn)業(yè)普惠。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，我們有理由相信，昇騰大EP將繼續(xù)發(fā)揮其重要作用，推動(dòng)AI領(lǐng)域不斷向前發(fā)展。

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