破解大模型算力天花板，昇腾大EP推理方案推动AI进入千行百业

近年来
，破解人工智能技术进入爆发式增长阶段，大模大E动大模型作为核心载体，型算行百呈现出两条清晰的力天理方演进路径：技术摸高与工程创新
。头部企业如OpenAI、花板Meta等持续追求模型参数规模的昇腾极限突破
，推动大模型性能的案推“摸高”；而DeepSeek等创新者则通过工程优化和开源策略 ，在算力受限条件下探索出高性能、入千低成本的破解模型训练与部署路径 。这种双轨并行的大模大E动发展模式，不仅加速了大模型的型算行百普及
，云计算也让“百模千态”成为行业新常态 。力天理方

然而，花板随着模型规模的昇腾扩大和应用场景的深化，算力需求激增、案推负载不均衡、推理时延长、部署成本高昂等问题日益凸显，成为制约大模型规模化落地的核心痛点。为此，昇腾推出了大EP（Expert Parallelism）推理方案
，通过软硬协同优化与创新技术架构，为行业提供了一套高效、灵活
、建站模板低门槛的解决方案  。

主流技术趋势与大模型发展的痛点

虽然DeepSeek的迅速崛起改变了烧钱烧算力的技术路线，但模型规模的扩大和应用场景的深化仍旧对算力提出了更高的要求。

一是算力需求与成本的矛盾。众所周知，传统大模型训练依赖于千卡甚至万卡级算力集群
，高昂的模板下载硬件投入与运维成本 ，不仅成为摆在中大型企业面临的主要挑战 ，更让中小企业望而却步 。虽然DeepSeek通过工程优化将训练算力需求降低至数千卡
，但是其推理阶段的并发压力仍然对算力资源提出了极高要求。

二是负载不均衡与通信效率低下
。随着专家并行（MoE）架构的普及  ，模型通过分布式专家系统提升推理效率 ，但专家数量增加导致负载不均问题加剧 。例如，热门专家节点过载而冷门节点闲置 ，高防服务器不仅浪费资源，还影响整体吞吐量
。此外 ，跨节点通信（如All-to-All）的时延与带宽限制，进一步制约了大规模专家并行的扩展性。

三是推理时延与用户体验的博弈 。生成式AI的推理过程分为预填充（Prefill）和解码（Decode）两个阶段 。传统部署模式下
 ，两阶段共享计算资源 ，导致资源竞争和时延增加 。用户对实时性需求越高，源码下载系统面临的并发压力越大。

四是生态兼容性与部署灵活性不足。行业客户往往需要结合私有数据微调模型，但闭源架构与异构算力平台的兼容性问题，增加了二次开发和跨场景迁移的难度
。

面对当前主流技术趋势与大模型发展的痛点 ，昇腾大EP方案应运而生 ，旨在通过技术创新破解高性能计算领域的难题。昇腾大EP方案的核心思想是源码库将专家（Expert）分布到更多的计算卡上，通过大规模跨节点专家并行 ，实现算力资源的优化利用
 。

突破关键技术，破解大模型应用壁垒

昇腾大EP方案以“极致性能、灵活扩展、生态开放”为目标
，围绕大规模专家并行场景，构建了从硬件资源池到上层推理引擎的优化体系。

在底层的硬件上：昇腾大EP方案支持单卡、单机到千卡级推理资源池，兼容私有云与公有云部署；在使能层（CANN），昇腾大EP方案提供异构计算架构支持，优化算力调度；在推理引擎上 ，昇腾大EP方案集成MoE负载均衡 、PD分离部署等关键技术；在应用生态，兼容DeepSeek、Llama等主流模型 ，支持行业定制化开发
。

与此同时，昇腾大EP方案采用的MoE负载均衡让“全科大夫”变为“专科门诊”。我们知道，传统MoE架构类似“全科医院”，少数专家处理多样化任务，导致负载集中。昇腾通过自动寻优、动态预测、副本迁移、负载降解四重机制，实现专家资源的智能调度。例如，在256专家系统中 ，系统实时监测各节点负载，自动将请求路由至空闲专家，并通过副本冗余保障高可用性 。

在计算与访存的解耦优化方面，昇腾创新性提出AutoPD动态分离方案，将预填充（Prefill）与解码（Decode）阶段独立部署，并根据负载变化自动伸缩资源 。例如 ，在高峰时段分配更多节点处理预填充任务
，闲时则动态切换至解码任务。结合冷热KV Cache分层加载技术，将高频数据存储于高速缓存，低频数据下沉至内存。

据了解
，昇腾支持从一体机到千卡集群的平滑升级。客户初期可通过8卡一体机快速验证业务，后期通过参数面互联扩展至百卡资源池，软件升级即可实现无缝迁移。同时，方案兼容PyTorch 、昇思等主流框架，并支持vLLM等开源推理引擎 ，显著降低二次开发成本。

截至目前，已经有上千个大模型覆盖了医疗、金融 、教育 、交通等20多个行业 ，落地超万家企事业单位
。科技巨头BTAH（百度
、腾讯、阿里、华为） 、AI独角兽（科大讯飞、商汤 、零一万物等）都悉数到场 。

未来展望
：从算力革命到生态共赢

昇腾大EP方案不仅是一次技术突破，更标志着大模型部署从“堆硬件”向“重效率”的范式转变。随着专家并行架构的普及，算力需求将从单纯追求卡数规模
，转向对通信效率、负载均衡与软硬协同能力的综合考量 。

对行业而言，昇腾方案的价值在于降低创新门槛与释放生态潜力。中小企业可通过低成本一体机快速试水AI应用 ，头部企业则能依托千卡集群构建行业级智能平台。正如蒸汽机时代“杰文斯悖论”所揭示  
，算力效率的提升将激发更大规模的需求
，推动AI进入千行百业的核心业务场景 。

此包，昇腾通过“硬件开放、软件开源、使能伙伴”的战略 ，正逐步构建起覆盖全产业链的生态体系
。未来，随着光互联 、存算一体等技术的成熟，昇腾大EP方案有望进一步突破算力天花板，成为智能时代的基础设施标杆。