随着大模型技术的蓬勃发展，人工智能领域迎来了新的变革浪潮。以DeepSeek为代表的创新力量，为行业带来了全新的思路和方向。近日在此背景下，华为适时推出昇腾大 EP（Expert Parallelism，专家并行）推理方案，为大模型的落地应用提供了强大支撑，引发业界广泛关注。

大模型的发展如今呈现出“技术摸高+工程创新”两条清晰路径。头部企业不断探索技术边界，提升大模型能力，对算力的需求持续攀升；而DeepSeek则独辟蹊径，通过工程创新和深开源，降低了模型部署门槛，推动大模型走向普及。这一变革不仅激发了千行百业的应用创新，还带来了新一轮的“百模千态”。在企业端，DeepSeek让众多行业客户看到了大模型与自身业务结合的潜力，从金融到制造，从教育到医疗，各行业纷纷开启大模型应用探索之旅；在个人用户端，DeepSeek用户量7天过亿，增长速度远超ChatGPT，完成了全民普及，进一步牵引着企业端大模型的推广。

在这样的产业趋势下，大模型技术也在不断演进。从架构上看，正从少量大专家向大量小专家模式转变。如同医院里从少数全科大夫转变为各科室众多专科专家，大量小专家模式使模型更加普及，计算成本降低，性能提升。同时，大规模跨节点专家并行（EP）成为提升模型性能的关键趋势。然而，这也带来了负载均衡和卡间通信等挑战。

华为昇腾大EP推理方案正是应对这些挑战的有力武器。该方案基于现有组网架构，通过交换机进行参数面互联和软件升级，就能从之前的一体机平滑过渡而来，实现了性能的大幅跃升。单卡性能提升到3倍，单卡显存占用降低，单卡并发提升到3倍，Decode时延降低50%以上，极大地降低了客户部署成本，提升了用户体验。

昇腾大EP 推理方案之所以能取得如此出色的性能，得益于多项关键技术。在MoE（混合专家）负载均衡方面，通过自动寻优、自动配比、自动预测、自动降解等技术，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，确保了系统的稳定运行。PD分离（预填充Prefill和解码Decode分离）部署技术更是一大创新亮点，与传统同节点部署和业界静态分离方案不同，华为的autoPD 分离部署方案能自动感知负载变化，无需人工介入即可自动伸缩P、D 实例，结合多级缓存内存资源池化，将系统有效吞吐提升 50% 以上。

华为昇腾大EP推理方案不仅技术领先，还具备全面的优势。在方案层面，提供从预训练到微调到强化学习，再到推理集群、一体机的全流程全覆盖方案，并且是业界首个能够复现DeepSeek R1强化学习流程的方案；性能上，凭借自身硬件和软件的协同亲和，充分利用底层资源释放性能；生态方面，软件开源开放，兼容业界主流框架，为用户提供了丰富的选择和高效的自主训练、创新环境。

随着技术向 MoE模式发展，H20 芯片在高batch size（批量大小）场景下性能瓶颈凸显，时延大幅增加，难以适应快速更迭的技术需求。而华为昇腾大EP推理方案，与自主开源大模型DeepSeek并肩，成为突破困境、引领行业发展的关键力量。

编辑：徐勇