为什么需要突破性优化？

作为拥有256专家的MoE大模型，DeepSeek-V3/R1每次推理仅激活8个专家，这种高稀疏性带来了独特的工程挑战。传统单卡推理面临两个致命问题：专家计算批次过小导致GPU利用率低下，以及显存带宽成为性能瓶颈。我们的解决方案是：跨节点专家并行（EP）架构，通过突破性的系统设计实现每秒数万亿token的吞吐能力。

三大核心技术突破

一、超大规模专家并行架构

动态分级并行策略

• 预填充阶段：采用EP32+DP32混合并行
  • 4节点部署单元管理32个冗余路由专家
  • 单GPU处理9个路由专家+1个共享专家
• 解码阶段：升级至EP144+DP144
  • 18节点部署单元管理32个冗余路由专家
  • 单GPU仅需处理2个路由专家+1个共享专家

这种动态扩展能力使得单次推理的总体批次规模可达常规方案的18倍，专家计算批次充足性提升9倍。

这种动态扩展能力使得单次推理的总体批次规模可达常规方案的18倍，专家计算批次充足性提升9倍。

智能负载均衡体系

负载类型	预填充阶段优化	解码阶段优化
核心注意力计算	基于序列长度的动态分配	KVCache使用量均衡
通信负载	令牌级负载均衡	请求数均衡
专家计算	专家热度感知调度	跨节点专家负载迁移

通过实时监测系统，我们在278个节点的集群中实现了<5%的负载差异率。

二、通信-计算流水线魔术

双微批次交错执行

将推理请求拆分为两个微批次交替执行，使得通信延迟完全隐藏在另一个微批次的计算时间内。实测显示，这种设计将H800集群的通信开销从23%降至4%以下。

五级流水解码优化

<PYTHON># 解码阶段五级流水示意
for token in output_sequence:
    stage1: 注意力层前半计算
    stage2: 跨节点专家结果聚合
    stage3: 注意力层后半计算
    stage4: MLP专家计算
    stage5: 结果回传

通过将注意力层拆分为两个计算阶段，配合智能流水控制，即使在解码阶段也能保持92%以上的计算利用率。

三、超异构资源调度系统

弹性资源调配

• 日间高峰：278节点全负载（2224块H800）
• 夜间低谷：自动缩容至1/3规模，释放资源用于训练
• 混合精度策略：
  • 矩阵乘法/通信：FP8（与训练精度对齐）
  • 核心计算：BF16（保持高精度）

成本效益奇迹

指标	24小时统计值
总输入token	6080亿（56.3%缓存命中）
总输出token	168亿
单节点吞吐	7.37万token/s（输入）
理论日营收	$56.2万
实际运营成本	$8.7万
成本利润率	545%

未来演进方向

当前系统已在H800集群上实现单日超6000亿token的处理能力，但我们在以下方向持续突破：

1. 专家动态迁移：实现跨物理节点的专家热迁移
2. 三维混合并行：EP+TP+DP的立体化组合
3. 量子化内存压缩：研发8bit KV Cache技术