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公众号:小红书技术(dots.llm)
小红书与北大开源 UltraEP:面向大规模 MoE 训推的实时负载均衡方案
精选理由
MoE 训练推理的负载不均是个老痛点,UltraEP 用实时复制热专家的方式把 GPU 利用率拉到 94% 的理想线,代码和论文都开源了,做大规模分布式训练的团队可以直接参考。
AI 摘要
小红书与北大提出 UltraEP,首次将基于精确路由信息的实时负载均衡引入生产系统,在每个 microbatch 和每一层动态复制热点专家。在 Qwen3-235B 等模型上,训练吞吐平均达到理想性能的 94.6%,相比 Megatron-LM 提升 42%;推理 prefill 吞吐相比 SGLang 提升 1.56 倍。
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