基于昇腾的超大规模MoE模型推理加速技术python源码

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基于昇腾的超大规模MoE模型推理加速技术python源码

一套专为昇腾硬件平台定制的强大推理加速工具集，完全兼容业界目前主流的开源大模型推理框架（比如vLLM等），旨在提供高性能、企业级推理能力，具备原生支持且功能集持续扩展。

核心特性

• 企业级低延迟P/D调度：支持xPyD调度及大规模分布式PD部署的横向扩展，确保最低延迟。详情请参考全局代理设计。
• 请求级负载均衡：针对所有序列长度优化预填充（prefill）和解码（decode）阶段，实现最大吞吐量与低延迟。
• 优化的MoE专家部署：支持EP144/EP288配置的大规模混合专家（Mixture of Experts, MoE）模型。
• MoE专家负载均衡：具备分层非均匀冗余和近实时动态专家放置功能，提升资源利用效率。详情请参考OmniPlacement设计。
• 高级注意力机制优化：专为LLM、MLLM和MoE模型定制，增强性能与可扩展性。
  

High-Level 架构图

基于昇腾的超大规模MoE模型推理加速技术python源码

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