近日,中國聯(lián)通持續(xù)技術(shù)攻堅(jiān),依托元景大模型 MaaS 平臺(tái)成功搭建“大規(guī)模專家并行”推理集群,實(shí)現(xiàn) DeepSeek MoE 大模型在多節(jié)點(diǎn)間的超高效集群推理,單卡吞吐提升 3 倍,解碼時(shí)延降低 50%。這一成果不僅為人工智能技術(shù)的創(chuàng)新發(fā)展提供了強(qiáng)大助力,也讓各行業(yè)以更高效率應(yīng)用 AI 技術(shù),加速推動(dòng)千行百業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
伴隨大模型 MoE 結(jié)構(gòu)重大技術(shù)革新,以往少量“全能型”專家的模式逐漸被取代,大量“??菩汀毙<抑饾u成為主流。這一轉(zhuǎn)變,極大地提升了模型的針對(duì)性和精細(xì)化程度,使得模型效果顯著改善。
推理應(yīng)用在各行業(yè)的落地隨之全面加速,市場(chǎng)對(duì)于推理服務(wù)的需求呈井噴式增長(zhǎng),Tokens 處理量的需求與日俱增,這對(duì)推理系統(tǒng)的性能提出了更高的要求。為應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn),大規(guī)模專家并行推理技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生,為大模型推理的加速規(guī)模應(yīng)用提供了強(qiáng)大的技術(shù)支撐。
聯(lián)通元景大模型與昇騰深度合作,圍繞大規(guī)模專家并行推理技術(shù)展開全方位創(chuàng)新,將 DeepSeek 671B 滿血版大模型的數(shù)百個(gè)“專科型”小專家按最優(yōu)方式分布到不同的 NPU 上,使得單卡權(quán)重占用顯存降低 75%,權(quán)重加載耗時(shí)大幅減少,可用于數(shù)據(jù)計(jì)算的顯存顯著增加。
在通信環(huán)節(jié),雙方對(duì)集群跨機(jī)通信方案進(jìn)行深度優(yōu)化,通過引入先進(jìn)計(jì)算與通信并行算法,整體通信效率提升 40%。此外,雙方聯(lián)合創(chuàng)新多級(jí)負(fù)載均衡算法,精準(zhǔn)識(shí)別并均衡各 NPU 的負(fù)載,將卡間負(fù)載差異成功控制在 10% 以下,有效提升系統(tǒng)吞吐和計(jì)算資源利用率。

聯(lián)通元景大模型 MaaS 平臺(tái)結(jié)合大規(guī)模專家并行推理集群系統(tǒng),基于 DeepSeek 671B 滿血版大模型持續(xù)進(jìn)行針對(duì)性推理優(yōu)化創(chuàng)新,打造高可靠、高性能、易運(yùn)維推理服務(wù)。
圍繞高可靠
依托實(shí)例內(nèi)和實(shí)例間的多級(jí)容災(zāi)機(jī)制,保障業(yè)務(wù)連續(xù)性,提供長(zhǎng)穩(wěn)推理服務(wù)。圍繞高性能,進(jìn)行高并發(fā)請(qǐng)求調(diào)度、管理、轉(zhuǎn)發(fā)等,打造整個(gè)集群的高效數(shù)據(jù)請(qǐng)求管理入口。
圍繞易運(yùn)維
進(jìn)行集群內(nèi)推理業(yè)務(wù)狀態(tài)監(jiān)控、以及 PD 身份和資源管理與決策等,打造整個(gè)推理集群的狀態(tài)監(jiān)控器和決策大腦,持續(xù)提升大規(guī)模專家并行推理集群易用性。
在數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展的浪潮中,中國聯(lián)通始終勇立潮頭,全面發(fā)力人工智能。從精心搭建智算基礎(chǔ)設(shè)施,構(gòu)建強(qiáng)大算力“引擎”,到成功落地大規(guī)模專家并行推理集群,打造高性能低時(shí)延推理“中樞”,聯(lián)通元景大模型持續(xù)筑牢國產(chǎn)化智算底座,以技術(shù)需求雙輪驅(qū)動(dòng),打造“普惠速成”的元景 MaaS 平臺(tái),讓人工智能更簡(jiǎn)單,為 AI 產(chǎn)業(yè)發(fā)展注入強(qiáng)勁的“加速度”。
這一推理創(chuàng)新舉措必將助力各行業(yè)在復(fù)雜多變、競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)環(huán)境中搶占先機(jī),以智能化驅(qū)動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,進(jìn)而推動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。
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