昇騰大EP重塑AI推理效率邊界：算力革命再升級，揭秘AI新紀元

昇騰大EP重塑AI推理效率邊界：算力革命再升級，揭秘AI新紀元

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

首先，讓我們回顧一下當前AI推理系統(tǒng)的挑戰(zhàn)。隨著模型規(guī)模的擴大，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。為了應對這一挑戰(zhàn)，昇騰大EP通過將專家分布到更多的卡上，實現(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)帶來了顯著的競爭優(yōu)勢。

然而，挑戰(zhàn)與機遇并存。盡管昇騰大EP在降低成本方面取得了顯著成果，但在實際應用中仍面臨專家動態(tài)均衡與通信時延等挑戰(zhàn)。為了解決這些問題，昇騰大EP解決方案憑借多項關(guān)鍵技術(shù)，如自動尋優(yōu)、自動配比、自動預測和自動降解等，實現(xiàn)了備份節(jié)點和副本專家的靈活可擴展、高可用和極致均衡。這些技術(shù)不僅有效地解決了專家負載不均的難題，還提高了系統(tǒng)的整體效能。

除了專家負載均衡問題，昇騰大EP還通過雙流/多維混合并行技術(shù)，實現(xiàn)了計算和通信的相互掩蓋。其中，Prefill micro-batch雙流并行能夠?qū)崿F(xiàn)計算和通信的并行處理，而MoE expert專家雙流并行則可以實現(xiàn)兩條數(shù)據(jù)流Stream的并行計算。這些技術(shù)不僅提高了系統(tǒng)的吞吐量，還降低了時延，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，實現(xiàn)了Vector和Cube計算的并行處理，減少了開銷并降低了計算耗時。在MLA預處理階段，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融合算子的應用則有效地降低了整體計算耗時。

在英偉達針對中國市場推出的H20芯片顯露出明顯短板的情況下，昇騰大EP展現(xiàn)了其獨特的優(yōu)勢。H20作為英偉達針對中國市場發(fā)布的AI芯片，是用于大模型訓練的普遍采用的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場景下，H20極易陷入性能瓶頸。因此，在大規(guī)模高并發(fā)的訓推場景下，H20難以滿足實際應用需求。相比之下，昇騰大EP憑借其多項關(guān)鍵技術(shù)，能夠更好地應對這些挑戰(zhàn)，釋放最大AI價值。

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，為AI新紀元揭開了新的篇章。這場效率革命的意義遠超技術(shù)參數(shù)之爭——它標志著AI競爭從“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AI領(lǐng)域不斷向前發(fā)展。

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