华为突破MoE模型通信难题，推理性能显著提升
三大核心技术优化大模型推理效率
随着大规模语言模型（LLMs）参数量呈指数级增长，其部署方式经历了单卡、多卡/单节点向以MoE为代表的超大规模集群演进。而通信作为多个计算节点协作的关键“桥梁”，成为影响大模型推理效率的重要环节。
针对MoE模型在大模型推理中引发的通信瓶颈问题，华为提出了三项创新技术：FlashComm、FlashComm2和FlashComm3，通过数学重构与硬件协同，显著提升了模型推理吞吐能力。
1. FlashComm：昇腾亲和多流并行，打破串行桎梏
通过对DeepSeek V3/R1模型的深度分析，华为团队重构了专家激活、门控决策等模块，并结合昇腾多流引擎实现三股计算流并行。该技术不仅缩短关键路径耗时，同时为系统节省出额外内存空间。实际测试显示，DeepSeek模型Prefill阶段提速超10%，Decode吞吐提升25%-30%。
2. AllReduce革新：“智能压缩器”降低通信压力
传统的AllReduce操作效率较低，华为将其拆解为ReduceScatter和AllGather两个阶段，并加入数据降维和INT8动态量化技术。结果显示，在DeepSeek模型中，Prefill推理性能提升22%-26%；Llama3.1-70B模型Decode阶段提升14%。
3. 以存换传：维度重构减少传输负担
基于矩阵乘法维度等价关系，华为将三维张量压平成二维结构并配合INT8量化技术，大幅减少通信流量。该方法使得DeepSeek模型注意力转换阶段通信量下降86%，整体推理速度提升33%。
未来展望
面向未来EP架构发展趋势，华为将进一步围绕多流并行、权重预取、模型自动多流编排等方面开展创新研究，持续提升大模型推理系统的综合性能。
