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当今，跑准万亿参数的大模子开云官网切尔西赞助商，不错绝对跟英伟达 Say Goodbye 了。

完成此举的，恰是华为！

期间论述：arxiv.org/abs/2505.04519

要知谈，在此之前，西宾万亿参数大模子这事，是有诸多"拦路虎"在身上的。

举例负载平衡难、通讯支拨大、西宾遵循低等等。

而华为盘古团队（包含诺亚方舟践诺室、华为云等）基于昇腾国产算力平台，一举攻破了上述扫数的挑战——

6000+ 块昇腾 NPU 集群上完成了7180 亿（718B）参数 MoE 模子的始终相识西宾，并通过多项糟蹋性系统优化期间竣事了显赫性能提高。

这些翻新大幅提高了西宾遵循，支持了行业顶尖水平模子的开拓！

不得不说，"国产"二字在大模子硬件上的含金量还在捏续上涨。

纯国产 NPU，丝滑跑通准万亿参数大模子

在拆解华为一系列"黑科技"之前，咱们先需要更长远地了解一下西宾超大参数 MoE 模子背后的清贫。

总体来看，在这条路上有"四大金刚"在严阵把守。

起初就是架构参数优化难题，需在广漠参数组合中探索最优建树，想象适配昇腾 NPU 的大限度 MoE 架构，竣事诡计资源的高效利用。

其次是动态负载平衡挑战，路由机制需要智能分拨任务，幸免群众资源分拨不均；这种抵挡衡不仅会因"木桶效应"裁减西宾遵循，更可能导致模子拘谨特别，影响最终性能阐明。

还有散播式通讯的瓶颈，在近万亿参数限度下，token 在不同诡计节点间的群众流转会产生巨大通讯支拨，"通讯墙"问题成为制约西宾遵循的关节成分。

临了就是硬件适配复杂度，竣事 MoE 算法与昇腾 NPU 等专用 AI 加快器的深度协同，需要买通算法想象、软件框架和硬件本性的全栈优化，充分开释硬件诡计后劲。

针对这些问题，华为的这份期间论述分别从模子架构、MoE 西宾分析、系统优化等方面，瞩目先容了其怎么见招拆招。

起初就是MoE 结构选型与昇腾亲和结构优化。

团队先进行先导践诺，笃定了细粒度群众加上分享群众这么的范式。随后在模子选型的时候，琢磨了多个方面的成分。

在诡计与访存亲和方面，通过增大模子里的 hidden size（隐秘层大小），同期裁减激活参数目，这么不仅能提高模子的诡计量，还不错裁减访存量，提高了模子西宾时对算力的利用率，以及推理时的蒙胧量。

在多维并行亲和方面，领受数目为 2 的指数级的群众数目，达成了 TP8 × EP4 超会通并行的步地。

期骗 TP-extend-EP 期间，幸免因 TP 切分细粒度群众酿成 MatMul（矩阵乘法）等算子的遵循下落，同期使用分组 AllToAll 通讯期间来减少 EP 通讯所产生的支拨。

在 DaVinci 架构亲和方面，将张量按照 256 进行对王人处理，使其能齐备匹配 16 × 16 矩阵诡计单位，充分开释昇腾 NPU 的算力。

在活水线编排亲和方面，领受 PP（活水线并行）、VPP（可变活水线并行）、空层等期间，竣事 PP 和 VPP 的负载平衡，减少诡计资源闲置（空泡）的情况。

在模子结构仿真方面，团队字据硬件的适配特色，对模子参数的聘请范围进行了大幅休养，把蓝本雄伟的参数搜索空间放松到了 10000 个傍边。

为了能更准确地知谈不同模子的性能极限，团队开拓了一套特意的建师法真器用。这个器用很猛烈，它把模子结构、着手时领受的战术，还有硬件系统，都拆分红了一个个小的参数。

通过对算子、Block、Layer 这些层级的诡计、数据传输和读取操作进行模拟，就能算出模子从新到尾的举座性能。经过和骨子测试数据对比，发现这个仿真器用的准确率能达到 85% 以上。

团队用这个建师法真器用，把扫数相宜硬件适配条件的参数组合都测试了一遍，仔细评估它们在西宾和推理时的数据处理速率，临了找到了性能相对更好的模子结构，具体情况不错看底下的图。

接下来，咱们再看下MoE 西宾的分析。

在西宾 MoE 模子的时候，和平素的繁密模子比拟，有个非常让东谈主头疼的问题，就是负载不平衡。

打个比喻，就像一群东谈骨干活，有的东谈主忙得不行开交，有的东谈主却闲着没事干，这么遵循战胜高不了。

为了处理这个问题，科研界从算法角度想了好多观点，提议了各式各样的辅助蚀本函数，这些函数见谅的平衡范围不太雷同。

比如，早期有特意针对序列级别的平衡辅助蚀本，还有通义千问提议的 DP - Group（也就是全局批次大小）平衡辅助蚀本。

这些辅助蚀本函数，就像是给 MoE 模子里的路由模块（清雅分拨任务的部分）定了规则，通过不同进程的照看，让它把任务分拨得更均匀一些。具体的照看情况，都整理不才面的表格里了。

△Balance BSZ 暗示用来诡计群众聘请频率的 tokens 个数

团队还研发出了一种全新的 EP 组负载平衡蚀本计法。

和传统的 micro-batch 辅助蚀本比拟，它不会过度强求局部任务分拨的十足平衡，幸免了"矫枉过正"；跟 DP 组的平衡蚀本比起来，它在数据传输时奢靡的资源更少，能节俭不少通讯老本。

而且在对群众任务量的照看进程上，它处于两者之间，是个更折中的决策。

为了考据这个新算法的恶果，团队在一个总参数目达 200 亿（20B）的先导 MoE 模子上，特意作念了消融践诺，具体情况如下：

为了支吾群众负载不均的"木桶效应"，MoE 不错领受 drop-and-pad 的步地来提高西宾的蒙胧。

团队起初在一个 20B 的先导 MoE 上对比了不同群众总额下 drop-and-pad 和 dropless 的性能：

驱散娇傲，dropless 老是优于 drop-and-pad 决策。

况且这种性能的差距会跟着群众数变多、模子参数变大而进一步放大。

因此在西宾盘古 Ultra MoE 时领受了 dropless 的决策，并重心优化了这一战术下的西宾遵循。

具体而言，团队从四个关节场所对盘古 Ultra MoE 模子进行了全面优化，包括调动并行诡计战术、优化数据传输遵循、提高显存使用恶果，以及让任务分拨更均匀。

在由 6000+ 个昇腾 NPU 组成的大型诡计集群上，模子的算力利用率（MFU，即 Model FLOPs Utilization）达到了 30.0% ，和优化前比拟，提高幅度高达 58.7%。

团队用一套能模拟全经由的模子仿真系统，反复熟悉寻找最好的并行诡计决策。

最终笃定的决策是：领受 16 路活水线并行、8 路张量并行、4 路群众并行、2 路造谣活水线并行，以及 48 路数据并行。

在群众并行这块，团队用了 TP 拓展 EP 的战术。

简便来说，就是让 TP 组来差异群众数目，这么作念能幸免因为 TP 组拆分群众参数，导致 GMM 算子在处理小限度群众数据时遵循暴跌的问题。

通盘系统里，群众组总额是 32 组（TP 和 EP 组总诡计得出），一共差异红 256 个群众。

造谣活水线并行战术恶果非常好，往时西宾时，诡计资源闲置（空泡率）的情况占 18.98%，用了新战术后，径直降到 10.49% 。

同期，通过合理分拨 MTP 层和蚀本函数层的任务，把任务分拨不平衡导致的负载溢出，收尾在 5% 以内，大大减少了任务分拨不均带来的负面影响。

为了处理并行延迟中的通讯瓶颈，团队还想象了两个主要期间。

起初就是Hierarchical EP Communication 分级 EP 通讯。

比拟机内通讯，跨机通讯带宽较低。团队领受分级 EP 通讯，减少跨机通讯量。

具体来说，领受跨机 Allgather 通讯将扫数 tokens 同步到机内，然后在机内对 token 排序并领受机内 AlltoAll 通讯对 tokens 再行分拨。

机内通讯和机间通讯都不错通过前反向通讯掩盖期间掩盖，从下图的通讯量对比不错看到分级 EP 通讯对跨机通讯量减少的恶果。

其次是Adaptive Pipe Overlap Mechanism 自适合前反向掩盖战术。

即使领受分级 EP 通讯战术，EP 通讯的耗时占比仍然很高。前反向的大部分 EP 通讯与诡计均具有依赖关系，当然掩盖战术会表露大部分 EP 通讯。

若是领受通算会通算子等自掩盖战术，又不行幸免地会裁减诡计遵循。

因此，团队领受基于 VPP 调遣的自适合前反向掩盖战术，竣事如下图经由的前向诡计掩盖反向通讯，反向诡计掩盖前向通讯。

中枢想象包括：利用机间与机内通讯链路带宽沉寂特色竣事机内通讯与机间通讯的彼此掩盖，利用算子的有用排布缓解 host bound，将群众反向 dw 诡计与 dx 诡计分离作念更细粒度的掩盖。

对显存进行优化时，团队领受了新的诡计步地。

不再使用传统的全重诡计，而是对细粒度模块，像 MLA、Permute 和激活函数进行再行诡计，这么能幸免特别的诡计消耗。

同期，期骗 Tensor Swapping 期间，把再行诡计不太合算的激活值，先激荡到 CPU 哪里，等需要反向诡计时再提前取总结，让 NPU 内存赢得更高效的利用。

团队还在盘问新的显存节俭设施，准备把多种优化战术组合起来，字据不同的树立建树，找到最稳健的组合，既能提高显存利用率，又不会裁减模子性能。

让每台树立上群众处理的任务量（token 数目）尽量均匀，能大幅提高西宾遵循。

为此，团队想象了一套动态的树立级负载平衡机制。

起初，想象器就像一个"小管家"，通过不雅察一段时辰内群众的使命负载情况，斟酌改日的任务量，再用贪默算法想象出怎么再行分拨群众，让树立间的任务更平衡。

然后，扩充器依期行径，把不同 Transformer 层的群众参数和优化器情景在树立间激荡。通过这种动态休养，模子的 MFU 提高了 10%。

除了上头这些，团队还开拓了一些特意适配昇腾树立的期间，包括主机端优化、诡计卸载与数据分享，以及会通算子。

算子下发优化：为了处理 host 端性能瓶颈问题，团队减少了那些需要频频同步操作的算子，幸免无须要的恭候。同期，使用细粒度 CPU 绑核期间，让 CPU 和 NPU 互助得更好，任务下发更顺畅。

诡计卸载与数据分享：当遭受 NPU 处理起来遵循低的数据诡计，大约在 TP 区域内数据传输慢的情况，作家把这些不稳健 NPU 的诡计从主诡计经由均分离出来，交给 CPU 在数据加载时处理。再齐集数据分享期间，让归并节点内的诡计和数据传输速率都大大提高。

会通算子：除了盘古繁密模子里已有的 FlashAttention 和 RMSNorm 会通算子，团队在 MoE 模子里又加入了 GMMAdd、Permute 和 Umpermute 会通算子。GMMAdd 会通算子把 GroupedMatMul 的反向诡计和梯度累加放在一王人处理，利用并行和活水线期间减少调遣时辰。Permute 和 Unpermute 会通算子整合了多种操作，能更快地读写内存。

践诺驱散

在西宾数据集构建过程中，团队实施严格的数据质地收尾，并提神强调语料库的万般性、复杂性和全面性。

针对长链想维样本引入特殊标记标记对推理轨迹与最终谜底进行结构化分隔。

后西宾阶段领受提示微调战术，数据涵盖范围等闲，包含通用问答、文本生成、语义分类、代码编程、数理逻辑推理及器用使用等。

非常将推理与非推理样本比例设定为 3:1，进一步提高推感性能。

践诺标明，盘古 Ultra MoE 对话版块在多范围均展现出不凡竞争力，在大巨额 benchmark 上与 DeepSeek-R1 阐明格外。比如通用理罢免务（如 CLUEWSC 94.8 分、MMLU 91.5 分）中展现不凡解析力，在数学推理与代码生成等高难度测试（如 AIME2024 81.3 分、MBPP+ 81.2 分）中阐明优异，具备卓绝的代码与数学解题才气。

团队还对盘古 Ultra MoE 进行了群众专科度分析。

在不同任务中，归并集聚层的 token 会被优先路由至不同群众，群众专科化进程存在显赫任务各异性。

这证明了盘古 Ultra MoE 已形成显赫的群众各异化，这种本性不仅增强了模子的抒发才气，更为其不凡性能提供了关节支持。

盘古 Ultra MoE 的 MoE 层输出由分享群众和路由群众共同孝敬的加权和组成。

因此，保捏二者输出的平衡至关伏击。

下图中展示了路由群众在各集聚层均保捏着与分享群众格外的孝敬强度，这种平衡的协同作用有用提高了模子的举座表征才气。

团队还分析了群众的共激活悦目，激活分数越高，阐述两个群众之间的关连性越强。

不才图中，除少数例外情况外，这三层中的群众之间并未出现显然的共激活悦目，这响应了盘古 Ultra MoE 的群众冗余度较低。

以上等于华为国产 NPU 跑准万亿参数大模子背后的奥义了。

华为盘古 Ultra MoE 期间的糟蹋，不仅标记着国产算力平台在 AI 大模子西宾范围迈入寰宇率先行列，更彰显了中国科技自主翻新的矫健实力。

它解释了中国企业在群众 AI 竞赛中已具备从跟跑到并跑，以至领跑的实力。

改日，跟着期间的捏续迭代与应用场景的拓展，盘古 Ultra MoE 将为千行百业的智能化转型注入刚劲能源，助力中国在新一轮科技革射中占据制高点，为东谈主类科技跳动孝敬更多"中国机灵"。

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