华为昇腾平台与Pangu Pro MoE模型优化 核心观点 - 华为推出昇腾平台原生设计的Pangu Pro MoE 72B模型，通过软硬协同优化实现推理性能提升6~8倍，在昇腾300I Duo和800I A2上分别达到321 tokens/s和1528 tokens/s的吞吐量 [2] - 采用分层混合并行（H2P）、通信优化（TopoComm）、计算通信融合（DuoStream）等创新技术，显著提升分布式推理效率 [4][6][8] - 开发MulAttention和SwiftGMM两大融合算子，分别实现Attention计算加速4.5倍和GMM计算加速2.1倍，解码时延降低48.7% [15][18] 技术优化细节 系统级优化 - H2P分层混合并行：针对Attention模块采用DP2+TP4并行，Expert模块采用TP2+EP4策略，共享专家TP8全芯并行，Decode吞吐性能比纯TP方案提升33.1% [4][5] - TopoComm通信优化：SlimRing算法降低同步次数35%，NHD算法提高链路有效带宽21%，混合量化通信策略压缩数据25%，AllGather耗时降低39% [6] - DuoStream多流融合：通过GMMRS和AGMM策略实现通信与计算流水掩盖，最大化释放硬件潜力 [10] 算子级优化 - MulAttention算子：优化KV缓存搬运，访存带宽利用率达87%，数据搬运流水占用率89%，Attention计算加速4.5倍 [15] - SwiftGMM算子：动态切换GEMV/GEMM模式，结合智能分块缓存和双缓存机制，解码阶段整网时延降低48.7% [18] 推理算法创新 - PreMoE动态剪枝：通过PEP和TAER技术动态加载相关专家，保持准确率同时推理吞吐提升10%+ [22] - TrimR反思压缩：用小模型监测大模型思考过程，异常时终止推理，步数降低14% [23] - SpecReason投机推理：小模型生成假设后大模型验证，推理吞吐提升30% [23] 性能表现 昇腾800I A2 - 4卡部署下，大并发场景（BS=456）单卡吞吐1148 tokens/s，较72B/32B稠密模型提升97%/18% [26] - 结合MTP投机推理，单卡BS提升至146，平均时延95.56ms，最高吞吐1528 tokens/s [26][28] 昇腾300I Duo - 预填充阶段2卡2路并发下2k序列输入延迟1.94s，单卡吞吐1055 tokens/s [29] - 解码阶段小并发延迟50ms，大并发（BS=80）单卡吞吐201 tokens/s，MTP优化后最高达321 tokens/s [29][31]