盘古 Pro MoE 的技术实现与优化

【免费下载链接】openPangu-Pro-MoE-72B openPangu-Pro-MoE (72B-A16B)：昇腾原生的分组混合专家模型 项目地址: https://gitcode.com/ascend-tribe/pangu-pro-moe

文章详细介绍了盘古 Pro MoE 在技术实现与优化方面的创新，包括 MoGE 架构的设计与实现细节、昇腾硬件优化、专家负载均衡的实现机制以及推理性能的提升与优化策略。通过分组混合专家（MoGE）架构、负载均衡机制、昇腾硬件适配和投机加速技术等手段，盘古 Pro MoE 显著提升了模型的效率和性能。

MoGE 架构的设计与实现细节

1. 专家分组与负载均衡

MoGE 架构的核心创新在于将传统的混合专家模型（MoE）中的专家划分为多个不重叠的组，并通过约束每个组内专家的激活数量，实现负载均衡。以下是其设计细节：

专家分组策略

• 均匀划分：将 N 个专家均匀划分为 M 个组，每个组包含 K = N/M 个专家。
• 动态路由：每个输入 token 在路由阶段仅需选择一个组，并在该组内激活固定数量的专家（例如 1 或 2 个）。

负载均衡机制

• 组内约束：每个组内的专家激活数量固定，避免某些专家被过度调用。
• 全局均衡：通过分组策略，确保所有专家在训练和推理中被均匀激活。

2. 昇腾硬件优化

MoGE 架构针对昇腾 NPU 进行了深度优化，主要体现在以下方面：

并行计算优化

• 分组并行：利用昇腾的并行计算能力，将不同专家组的计算任务分配到多个计算单元上。
• 内存访问优化：通过减少跨组数据依赖，降低内存访问延迟。

性能对比

架构	推理速度 (tokens/s)	内存占用 (GB)
传统 MoE	800	24
MoGE	1148	18

3. 实现细节

代码示例

以下是 MoGE 路由层的核心代码实现：

class MoGELayer(nn.Module):
    def __init__(self, num_experts, num_groups):
        super().__init__()
        self.num_experts = num_experts
        self.num_groups = num_groups
        self.experts_per_group = num_experts // num_groups
        self.router = nn.Linear(d_model, num_groups)

    def forward(self, x):
        group_logits = self.router(x)
        group_idx = torch.argmax(group_logits, dim=-1)
        expert_idx = torch.randint(0, self.experts_per_group, size=group_idx.shape)
        return group_idx, expert_idx

关键参数

• num_experts：总专家数量。
• num_groups：分组数量。
• experts_per_group：每组专家数量。

4. 实验结果

MoGE 在昇腾 800I A2 平台上的性能表现如下：

• 吞吐量：单卡推理速度达到 1148 tokens/s。
• 扩展性：支持千亿级参数的训练与推理。

昇腾 300I Duo 和 800I A2 平台的系统优化

盘古 Pro MoE 模型在昇腾 300I Duo 和 800I A2 平台上进行了深度优化，以充分发挥其硬件潜力。以下是针对这两个平台的关键优化策略和技术实现：

1. 硬件适配与并行计算优化

昇腾 300I Duo 和 800I A2 平台采用了异构计算架构，结合 NPU 和 CPU 的协同工作能力。盘古 Pro MoE 通过以下方式优化并行计算：

• 数据分片：将输入数据均匀分配到多个 NPU 核心，确保负载均衡。
• 动态调度：根据任务复杂度动态调整 NPU 和 CPU 的计算资源分配。

2. 内存访问优化

昇腾 800I A2 的高带宽内存（HBM）为盘古 Pro MoE 提供了显著的内存访问优势。优化措施包括：

优化技术	描述	性能提升
数据预取	提前加载下一批计算所需数据	15%
缓存重用	复用中间计算结果	10%
内存对齐	确保数据对齐以最大化带宽利用率	20%

3. 推理性能提升

在昇腾 800I A2 平台上，盘古 Pro MoE 实现了单卡 1148 tokens/s 的推理吞吐量，并通过投机加速技术进一步提升至 1528 tokens/s。关键技术包括：

• 投机加速：预测下一个可能的计算路径，提前执行部分计算。
• 动态批处理：根据输入长度动态调整批处理大小，最大化 NPU 利用率。

4. 能效比优化

昇腾 300I Duo 的低功耗设计为盘古 Pro MoE 提供了高能效比支持。优化措施包括：

• 动态电压频率调整（DVFS）：根据负载动态调整 NPU 的工作频率和电压。
• 任务合并：将多个小任务合并为一个大任务，减少上下文切换开销。

5. 实际性能对比

以下是盘古 Pro MoE 在昇腾 300I Duo 和 800I A2 平台上的性能对比：

平台	推理吞吐量 (tokens/s)	能效比 (tokens/J)
昇腾 300I Duo	850	120
昇腾 800I A2	1528	180

通过以上优化，盘古 Pro MoE 在昇腾平台上实现了高性能和高能效的平衡，为大规模模型部署提供了可靠支持。

专家负载均衡的实现机制

在盘古 Pro MoE 中，专家负载均衡的实现机制是其核心创新之一。通过分组混合专家（MoGE）架构，系统能够在保持模型性能的同时，显著提升计算资源的利用率。以下将详细介绍这一机制的实现原理及其优化效果。

分组混合专家架构

MoGE 架构的核心思想是将专家划分为多个不重叠的组，并在每个组内强制激活相同数量的专家。这种设计通过以下方式实现负载均衡：

1. 专家分组：将所有专家均匀划分为 M 个组，每个组包含 N/M 个专家。
2. 组内路由：对于每个输入 token，路由机制会在每个组内独立选择 K 个专家进行激活。
3. 均衡约束：通过约束每个组内的激活专家数量，确保所有组内的专家负载均匀分布。

以下是一个简化的代码示例，展示了专家分组和路由的实现逻辑：

class MoGELayer(nn.Module):
    def __init__(self, num_experts, num_groups, k):
        super().__init__()
        self.num_experts = num_experts
        self.num_groups = num_groups
        self.k = k  # Experts to activate per group
        self.experts = nn.ModuleList([Expert() for _ in range(num_experts)])
        self.group_size = num_experts // num_groups

    def forward(self, x):
        # Split experts into groups
        expert_groups = torch.chunk(torch.arange(self.num_experts), self.num_groups)
        # Route tokens to experts within each group
        for group in expert_groups:
            selected = self.route(x, group)  # Select top-k experts in group
            # Process input with selected experts
            outputs = [self.experts[i](x) for i in selected]
            x = sum(outputs) / len(outputs)
        return x

负载均衡的优化效果

通过分组和组内路由的约束，MoGE 架构实现了以下优化效果：

1. 计算资源均衡：避免了某些专家被过度调用，而其他专家闲置的情况。
2. 硬件效率提升：在昇腾硬件上，均衡的负载分布能够更好地利用并行计算资源。
3. 模型性能稳定：通过强制组内均衡，模型的推理性能更加稳定，避免了因负载不均导致的性能波动。

以下是一个负载均衡效果的对比表格：

指标	传统 MoE	MoGE (盘古 Pro MoE)
专家激活频率方差	高	低
硬件利用率	不均衡	均衡
推理吞吐量 (tokens/s)	800	1148

实现细节与挑战

在实现专家负载均衡时，盘古 Pro MoE 面临了以下挑战，并通过技术手段进行了优化：

1. 路由算法的设计：需要高效且低延迟的路由算法，以确保组内专家的快速选择。
2. 动态调整机制：支持动态调整分组数量和组内激活专家数量，以适应不同任务需求。
3. 昇腾硬件适配：针对昇腾 NPU 的特性，优化了路由和专家计算的并行化实现。

以下是一个展示路由机制的流程图：

总结

盘古 Pro MoE 通过分组混合专家架构和负载均衡机制，显著提升了模型的效率和性能。这一设计不仅适用于昇腾硬件，也为其他稀疏模型的优化提供了新的思路。

推理性能的提升与优化策略

盘古 Pro MoE 通过多种技术手段显著提升了推理性能，尤其是在昇腾硬件上的优化表现尤为突出。以下是一些关键策略及其实现细节：

1. 专家分组与负载均衡

MoGE（Mixture of Grouped Experts）架构通过将专家分组并约束每个组内的专家激活数量，实现了专家负载的均衡分配。这种设计避免了传统MoE模型中部分专家被过度调用的问题，从而提升了整体推理效率。

2. 昇腾硬件优化

针对昇腾 NPU 的特性，盘古 Pro MoE 对以下方面进行了优化：

• 算子融合：减少内存访问开销。
• 并行计算：充分利用昇腾硬件的并行计算能力。
• 内存管理：优化显存分配策略，减少碎片化。

性能对比

模型类型	参数量（亿）	推理吞吐（tokens/s）
盘古 Pro MoE	720	1148
稠密模型	320	800
传统MoE模型	720	900

3. 投机加速技术

通过预测下一个可能的 Token 并提前计算，盘古 Pro MoE 进一步将推理吞吐提升至 1528 tokens/s。这种技术尤其适用于长序列推理任务。

# 投机加速示例代码
def speculative_decoding(model, input_tokens):
    predicted_tokens = model.predict_next(input_tokens)
    verified_tokens = model.verify(input_tokens, predicted_tokens)
    return verified_tokens

4. 动态路由优化

动态路由机制根据输入 Token 的特性动态调整专家选择策略，避免无效计算。以下是动态路由的核心逻辑：

5. 缓存机制

通过缓存高频调用的专家计算结果，减少了重复计算的开销。缓存策略如下：

• LRU缓存：保留最近使用的专家输出。
• 预加载：在推理前预加载部分专家参数。

# 缓存实现示例
from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=100)
def expert_computation(input):
    return expert_model(input)

以上策略的综合应用使得盘古 Pro MoE 在昇腾平台上实现了显著的性能提升，为大规模语言模型的部署提供了高效解决方案。

总结

盘古 Pro MoE 通过分组混合专家架构和负载均衡机制，结合昇腾硬件的深度优化，实现了高性能和高能效的平衡。其创新设计不仅提升了推理吞吐量和硬件利用率，还为大规模语言模型的部署提供了可靠支持。未来，这一技术有望在更多场景中发挥重要作用，推动稀疏模型优化的进一步发展。

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