华为 + DeepSeek，终于不再“忙于服务器”了吗？

作者: bet356官网首页   点击次数:    发布时间: 2025-05-22 09:39

没有人不依靠大型模型成为代表中国的新行业的下一辆电动汽车来生产全球水。但是，Moe的主流建筑模型遭受了“自然缺点”结构：巨大的硬件成本和许多阻力效率的链接使中国公司难以加速筹码堆叠困难和采矿效率。作为一个明智的基础设施提供商，华为使用其在数学和工程算法中的深入积累来显着提高用户对DeepSeek的效率和经验，从而为这场战斗创造了另一种方法。这座山在那里，但中国公司找到了一种到达顶峰的方式。 Moe著名的Moe网络还存在印地语热冷的问题。一次人工智能技术每天都在变化，大型语言模型的发展继续破坏边界。作为改善表演的主要技术近年来，Hybrid Expert Model（MOE）的大型语言模型CE引起了很多关注。这可以通过将输入令牌分配给各种专业网络，从而可以很好地扩展模型，从而使模型在处理复杂的任务时显示出更强的功能。但是，像硬币的两侧一样，Moe模型在其开发过程中也面临严重的挑战，平衡负载的问题是尤其清楚的。在理解混合专家（MOE）模型的过程中，达博林的呼叫频率（尤其是“冷热专家”现象）的失衡导致了大量不均匀的加载分布，这严重影响了系统识别系统的性能。这个问题源于以下事实：一些专家（热门专家）以高频调用，而其他专家（冷专家）的使用率极低，呼叫频率间隔可能达到的幅度超过一定程度。规格是否是否时显示了问题：不均匀的负载：一些专家（热门专家）经常被调用，而其他专家（冷专家）的使用率较低，频率间隔的达到幅度超过幅度。延迟延迟增加：加载不平衡会导致慢节点和计算成为偏僻的瓶颈，从而扩大了整体理解时间。吞吐量有限：资源使用不足，限制系统性能。最终的平衡技术可显着提高MOE模型性能的性能。为了应对上述问题，华为团队提出了一种出色的负载平衡方法，即全封码，这可以通过专家维修，层间冗余扩展和近距离实时动态时间表来大大提高MOE模型性能的感知。在研究中，华为团队设计了一种基于层之间不均匀冗余的优化解决方案，旨在实现Excel在上面的较低记忆力下借出动态平衡负载和高稳定性。该解决方案包含关注基本技术模块的人：展开全文 基于平等计算的联合优化 通过审查专家激活数据，华为团队确定了高频和专家（冷专家）的专家（热门专家），用于低频呼叫，并建议基于计算均衡信息的联合算法优化。该算法根据专家频率和计算要求优化了部署订单，从而大大降低了不平衡。具体而言，该算法具有以下特征： 动态优先调整：通过专家呼叫频率的实时统计数据来调整专家和节点分配的优先级，请确保高频专家正在以强大强度计算能量的节点。 优化通信域：该算法检查批量ACTI的数量传输卡，优化跨节点通信域的范围，并减少通信延迟。与传统的提供静态方式相比，该算法大大减少了开销的交流。 层间部署：允许不同的层根据负载特性设置不同的专家扩展技术，并支持不均匀的冗余时间调整，以更好地适应层间的加载差异。 降低高频间层专家的扩展 为了缓解热量专家的高频呼叫压力，华为团队还建议一名专门从事耕种方法的层次层，通过为高频呼叫专家提供额外的冗余机会，从而降低了跨节点的开销，从而改善了系统的吞吐量。这种方法中的创新思想包括： 动态资源分配：动态调整基于冗余机会的分配比率实时资源和专家呼叫频率的使用。该系统通过预言模型提前提供资源，以减少冷热专家之间的性能间隔。 层之间的不同调整：不同的层根据加载要求设置了不同的冗余时间，以增强其灵活性，并通过层之间的负载差异。例如，高层加载可以分配更多的冗余机会，而低负载层则减少了冗余以节省视频内存。 可预测的分配：包括历史激活数据和加载模型，系统可以预先优化资源分配，并减少爆炸爆炸对系统性能的影响。 与实时调度和动态监控机制紧密 为了进一步提高系统的动态灵活性，本研究设计了一系列近实时的调度和动态监控机制，该机制特别包括以下subsodu莱斯： 接近实时调度：动态调整专家的分配，以适应通过数据流的实时统计学计算输入数据的变化。该算法调度可以转换为毫秒毫秒的静态静态模式，以毫秒的时间扩展专家，从而确保在理解过程中有效且一致。这种机制通过迭代地大大降低了动态调整的计算开销，这将优化专家分配。 动态监控：实时跟踪数据的使用和资源激活系统，以提供计划决策的准确基础。监视活动以独立的计算流量运行，以防止理解和确保系统的整体效率的基本过程。 动态访问专家重量和放置：通过设计层间装配线设计，可以实现专业权重的动态调整。系统处理重量更新ES和数据在理解过程中并行流动，支持出色的专业放置动态放置。管道设计允许调整重量调整，而不会中断理解过程，从而大大减少了识别高负载方案的延迟。 上述机制可以通过并行处理和快速场景设计来显着改善系统的动态恢复和推理。特别是，动态监控和时间表的分离的设计将防止监视任务对倾斜度延迟以及进一步增强系统稳定性的潜在影响。 拥抱开放生态系统开放资源的开放 为了支持上述技术的稳定操作，这项研究为VLLM，Omniplacement开发了一个优化框架，该框架具有以下关键特征： 高兼容性：该情节支持许多MOE模型体系结构，并且可能是无缝的i汇集到现有的识别系统中。 低潜伏期开销：通过优化数据处理和调度过程，该框架大大降低了上面的其他计算，从而确保了识别的性能不会受到影响。 模块化设计：该图包括三个模块：数据统计，算法操作和专家计划。每个模块都有腐烂的扩展和维护支持。模块化设计有助于快速重复和自定义开发。 可扩展性：框架支持新的平衡平衡和调度技术的动态添加，以适应未来MOE模型的复杂需求。 Omniplacement使用模块化体系结构来分解基本算法和识别过程，为大规模MOE模型的理解提供了可靠的基础架构。该框架设计的理念是将平衡的平衡与基本理解过程分开，从而提供了很高的灵活性在确保性能的同时。 同时，在全面发展过程中，华为团队还采用了许多现有的开放资源，这些资源是业内最佳技能。华为团队站在巨人队的肩膀上，将在不久的将来完全开放ofomnipperment的资源，将返回开放社区资源和开发商，并为未来的上升辅导员开发更好的阶梯。 图片：与基线和BESTP相比，与全封码性能进行比较 为了验证全封码方案的有效性，本研究对DeepSeek-V3模型进行了全面的实验测试，以及包括多节点GPU群集和高和谐情况在内的实验环境。测试结果如下： 推理潜伏期：与基线方法（MOE模型无人陪伴负载）相比，推理潜伏期的平均降低几乎为10％。延迟的减小很大程度上是由于dyna麦克风分配专家和通信域域，这大大改善了用户的体验。直播：系统吞吐量增加了几乎10％，这反映了资源使用的显着增加。尤其是在高培养的情况下，冗余的扩展和动态调度可以有效地减轻装载的瓶颈。 系统稳定性：在动态输入和高负载情况下，系统可以保持有效的操作，而不会改变性能或服务中断。动态监测的机制可确保系统对爆炸的快速响应。 进一步的分析表明，在不同的MOE模型和输入数据分布下，全封码显示出极大的灵活性。实验结果证实了这种方法在理解，资源使用和系统稳定性方面的全面好处，并提供了对大型MOE模型实际扩展的可靠支持。 看未来，f华为团队的研究将集中在以下方向上： 调度算法优化：开发算法的更智能调度，并通过引入其他技术进一步提高复杂皮包中的系统灵活性。 专业熟练的选择：根据输入的特征探索专家选择专家的机制，以及专家激活的动态策略来处理不同的推理情况。 框架扩展：扩展全封码框架，支持更多类型的MOE模型，并提高轮廓的可用性。 Noito仅在MOE模型的性能中提高了华为全脚架专家部署技术版本，这进一步标志着AI计算能力领域的上升计算系统竞争力的附加峰值。这一技术成功的背后是华为的芯片建筑，算法，生态和INDU的长期积累Stry情况。回到Sohu看看更多