当前，DeepSeek已全面迈入大规模应用阶段，推理需求呈现爆发式增长，高性价比的推理方案炙手可热。在国家加速构建自主创新算力体系的战略背景下，中国电信携手华为开展核心技术攻关，星辰MaaS平台+昇腾解锁DeepSeek超强推理能力，完成DeepSeek模型基于昇腾大规模专家并行（后文简称“大EP”）解决方案的验证，以硬核实力重塑AI推理新标杆，以高效率赋能千行百业！
大规模专家并行推理（Large-ScaleExpertParallelInference）是一种针对大规模深度学习模型的高效推理技术，尤其适用于DeepSeek-R1等基于混合专家架构的大模型。“专家”即混合专家MOE架构中的功能性子模型，通过分工协作实现高效计算和更强的任务处理能力。
该推理技术的核心思想是将模型中的多个“专家”子网络分布到不同的AI卡上，降低单卡的计算和内存压力，通过并行计算和动态路由机制，实现高并发、高吞吐、低时延的推理性能。
在大EP方案实施过程中，涉及到多专家的协同和调度、跨节点通信等难题：
通信开销，“网络拥堵”
“专家并行化”需要节点间频繁通信，但如果专家很多，将造成通信频次过高，形成类似交通拥堵的资源竞争状态，大量时间将消耗在通信等待中。
专家分配：负载失衡
在动态路由机制下，数据被动态分配给专家，可能出现“明星专家”被疯狂投喂任务，而其他专家模块处于低负载闲置状态。
系统复杂，协同瓶颈
在大规模部署时，跨专家协作、容错与资源调度的协同管理，成为关键的“工程瓶颈”。
若上述难题未得到有效解决，“专家并行化”的潜力将难以充分释放。为此，亟需通过新的算法优化和系统设计，以降低通信成本、实现智能负载均衡，并构建更鲁棒的分布式训练框架。中国电信联合昇腾利用三大黑科技，让智算资源效率大大提升：
PD分离（预填充和解码分离）
PD分离技术作为一种创新的架构设计，通过将大模型推理过程分解为两个独立的阶段，并针对每个阶段的特性进行专门优化，如同将“仓库与加工车间分开”，能够有效提升系统资源利用率。
多专家并行优化（智能任务调度）
“让专业的人做专业的事”，系统将图像识别、文本理解等不同任务分配给对应领域的专家处理。同时采用亲和部署策略，将高频通信的模块尽量部署在同一台物理设备上，减少通信开销。实测表明，资源利用率可提升20%。
融合算子（复合计算加速技术）
MLAPO(加速算子)将13个小算子融合成一个超级大算子，如同“产线工人升级为全流程操作手”，单次计算的同时能完成多项操作。在DeepSeek模型的量化场景下，该技术使计算耗时从109微秒缩减为45微秒，计算速度提升70%。
在实战环境中，本次实验基于星辰MaaS平台，分别采用传统混合部署方案和大EP专家并行方案，基于DeepSeekR1进行推理性能测试，如下：
在输入2K、输出2K场景下
单卡平均端到端吞吐提升3.71倍；适合在线客服、智能问答等高频短文本交互。
在输入4K、输出2K场景下
单卡平均端到端吞吐提升3.53倍；攻克长文档摘要、代码生成等企业级刚需。
经过实测验证，单卡吞吐性能提升近4倍！
在互联网、科技行业，大EP方案特别适用于高并发场景，如智能客服和AI内容生成。相比传统GPU集群，该方案能大幅降低单卡显存占用，支持更高的用户请求并发量，提升响应速度与用户体验，同时降低50%以上的硬件成本。
对于金融、要客等对数据隐私要求严格的行业，大EP方案支持私有化部署，通过多专家并行技术，可在保持同等推理性能的情况下减少40%的AI卡投入，既满足国产化要求，又显著降低硬件投资成本，缩短回报周期。
此外，星辰MaaS平台提供开箱即用的大EP方案，适用于政务、农业、文宣等行业，用户无需自建算力，通过API即可快速集成，实现零运维、按需付费的弹性服务，整体成本仅为自建算力的1/3，尤其适合预算有限但需要高并发支持的场景。
无论是互联网大模型的高并发推理，还是企业私有化大模型的服务，大EP方案都能以更低成本、更高效率满足大规模推理并发性能需求。国产智算+自研技术，加速AI推理规模应用，真正实现“算力自由”！
中国电信星辰MaaS平台+星辰行业智能体平台+DeepSeek+昇腾大EP方案，为企业客户提供一站式算力+数据+模型+平台+应用端到端解决方案及极致性能推理服务，让AI应用的搭建快速、简捷，高效。
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