从DeepSeek MoE专家负载均衡谈起
上周同事分享了关于线上DeepSeek-R1推理的Expert激活数据的研究,发现专家负载不均衡现象。通过分析论文和内部请求数据,提出了一些关于MoE模型在不同场景下的应用观点,并讨论了细粒度MoE的重要性以及模型深度对Overlap的影响。
上周同事分享了关于线上DeepSeek-R1推理的Expert激活数据的研究,发现专家负载不均衡现象。通过分析论文和内部请求数据,提出了一些关于MoE模型在不同场景下的应用观点,并讨论了细粒度MoE的重要性以及模型深度对Overlap的影响。
FlashMLA发布首日即引发广泛关注,通过智能调度大幅提升GPU利用率;DeepEP优化MoE模型通信效率;DeepGEMM实现高效FP8矩阵乘法,性能接近专家调优库;DualPipe+EPLB双剑合璧提升并行计算效率至30%以上;3FS文件系统进一步加速AI数据访问速度。
专注AIGC领域的专业社区分享了开源优化并行策略DualPipe和EPLB。DualPipe用于V3/R1训练中减少流水线气泡,显著提高效率;EPLB通过动态调整专家负载保持平衡,避免通信开销增加。
款“全新”、非官方规格的显卡。淘宝厂家甚至给出了基础款和升级款两种选择,其中基础款用的是拆机进口颗粒
DeepSeek的开源周Day2发布了DeepEP库,这是一个为MoE模型训练和推理定制的通信库,支持高吞吐量、低延迟的All-to-All GPU内核,并提供针对非对称域带宽转发优化的内核。