昇腾大EP重塑AI推理效率边界：算力革命再升级，揭秘AI新纪元
随着人工智能（AI）领域的爆发式增长，大模型技术已成为推动行业变革的核心引擎。在这个背景下，昇腾大EP作为一款大规模跨节点专家并行解决方案，正在重塑AI推理效率边界，引领算力革命的再升级，揭示了AI新纪元的新篇章。
首先，让我们回顾一下当前AI推理系统的挑战。随着模型规模的扩大，推理系统的性能、吞吐量和并发用户数量都面临着巨大的压力。为了应对这一挑战，昇腾大EP通过将专家分布到更多的卡上，实现了显著的性能、吞吐量和并发用户数量的提升，同时大幅度降低了成本。这一创新不仅为AI推理系统提供了新的可能性，也为行业带来了显著的竞争优势。
然而，挑战与机遇并存。尽管昇腾大EP在降低成本方面取得了显著成果，但在实际应用中仍面临专家动态均衡与通信时延等挑战。为了解决这些问题，昇腾大EP解决方案凭借多项关键技术，如自动寻优、自动配比、自动预测和自动降解等，实现了备份节点和副本专家的灵活可扩展、高可用和极致均衡。这些技术不仅有效地解决了专家负载不均的难题，还提高了系统的整体效能。
除了专家负载均衡问题，昇腾大EP还通过双流/多维混合并行技术，实现了计算和通信的相互掩盖。其中，Prefill micro-batch双流并行能够实现计算和通信的并行处理，而MoE expert专家双流并行则可以实现两条数据流Stream的并行计算。这些技术不仅提高了系统的吞吐量，还降低了时延，为AI推理系统提供了更优的效率。
此外，昇腾MLAPO融合算子也是关键技术之一。它将小算子融合成单一算子，实现了Vector和Cube计算的并行处理，减少了开销并降低了计算耗时。在MLA预处理阶段，传统方案多算子串行，频繁占用内存、通信等资源，而昇腾MLAPO融合算子的应用则有效地降低了整体计算耗时。
在英伟达针对中国市场推出的H20芯片显露出明显短板的情况下，昇腾大EP展现了其独特的优势。H20作为英伟达针对中国市场发布的AI芯片，是用于大模型训练的普遍采用的H100“低配版”，但其AI算力仅为H100的15%，在推理方面也受到性能制约。而像DeepSeek采用的混合专家(MoE)架构，在高batch size场景下，H20极易陷入性能瓶颈。因此，在大规模高并发的训推场景下，H20难以满足实际应用需求。相比之下，昇腾大EP凭借其多项关键技术，能够更好地应对这些挑战，释放最大AI价值。
综上所述，昇腾大EP通过重塑AI推理效率边界，引领算力革命的再升级，为AI新纪元揭开了新的篇章。这场效率革命的意义远超技术参数之争——它标志着AI竞争从“硬件堆叠”转向“工程创新”，最终迈向产业普惠。随着人工智能技术的不断发展，我们有理由相信，昇腾大EP将继续发挥其重要作用，推动AI领域不断向前发展。
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