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日期: 2025-03-01 | 来源: 极客公园 | 有0人参与评论 | 字体: 小 中 大
然而，EP在两个方面增加了系统复杂性：EP引入跨节点的传输，为了优化吞吐，需要设计合适的计算流程使得传输和计算可以同步进行；EP涉及多个节点，因此天然需要Data Parallelism（DP），不同的DP之间需要进行负载均衡。
DeepSeek通过三种方式应对了这些挑战：
利用EP增大batch size、将通信延迟隐藏在计算之后、执行负载均衡。
1、大规模跨节点专家并行（EP）
由于DeepSeek-V3/R1的专家数量众多，并且每层256个专家中仅激活其中8个。模型的高度稀疏性决定了其必须采用很大的overall batch size，才能给每个专家提供足够的expert batch size，从而实现更大的吞吐、更低的延时。需要大规模跨节点专家并行（Expert Parallelism/EP）。
DeepSeek采用多机多卡间的专家并行策略来达到以下目的：
Prefill：路由专家EP32、MLA和共享专家DP32，一个部署单元是4节点，32个冗余路由专家，每张卡9个路由专家和1个共享专家
Decode：路由专家EP144、MLA和共享专家DP144，一个部署单元是18节点，32个冗余路由专家，每张卡2个路由专家和1个共享专家
2、计算-通信重叠
多机多卡的专家并行会引入比较大的通信开销，所以使用了双batch重叠来掩盖通信开销，提高整体吞吐。
对于prefill阶段，两个batch的计算和通信交错进行，一个batch在进行计算的时候可以去掩盖另一个batch的通信开销。
▲预充阶段的通信-计算重叠
对于decode阶段，不同阶段的执行时间有所差别，所以DeepSeek把attention部分拆成了两个stage，共计5个stage的流水线来实现计算和通信的重叠。
▲解码阶段的通信-计算重叠
3、实现最佳负载均衡
由于采用了很大规模的并行（包括数据并行和专家并行），如果某个GPU的计算或通信负载过重，将成为性能瓶颈，拖慢整个系统；同时其他GPU因为等待而空转，造成整体利用率下降。因此我们需要尽可能地为每个 GPU 分配均衡的计算负载、通信负载。
Prefill Load Balancer的核心问题：不同数据并行（DP）实例上的请求个数、长度不同，导致core-attention计算量、dispatch发送量也不同。
其优化目标是，各GPU的计算量尽量相同（core-attention计算负载均衡）、输入的token数量也尽量相同（dispatch发送量负载均衡），避免部分GPU处理时间过长。- 新闻来源于其它媒体，内容不代表本站立场！
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