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🎯 “GPU 负载不均？DeepSeek 开源神器 EPLB 帮你搞定！”

大家好，我是蚝油菜花。你是否也遇到过——

• 👉 大规模模型训练时，GPU 负载不均导致资源浪费
• 👉 跨节点通信开销大，训练效率低下
• 👉 复杂模型结构下，专家分配难以优化…

今天揭秘的 EPLB（Expert Parallelism Load Balancer），是 DeepSeek 推出的专家并行负载均衡器，专为解决这些问题而生！这个基于冗余专家策略的开源神器，能像智能调度官一样：

• ✅ 动态复制高负载专家：自动克隆「热门专家」分散到多GPU
• ✅ 分层/全局双模式：节点内秒级均衡，跨节点通信开销直降70%
• ✅ 工业级实战验证：某千卡集群实测训练速度提升3.2倍

它通过冗余专家策略和灵活的负载均衡算法，显著提升 GPU 资源利用率和训练效率。——你的下一个MoE模型，何必忍受负载不均？

🚀 快速阅读

EPLB 是 DeepSeek 推出的专家并行负载均衡器，旨在优化大规模模型训练中的 GPU 资源利用率和训练效率。

1. 核心功能：动态负载均衡、专家复制、资源优化、通信优化、灵活策略支持、多层 MoE 模型支持。
2. 技术原理：基于冗余专家策略和层次化/全局负载均衡算法，动态调整专家复制和分配策略，确保 GPU 负载均衡。

EPLB 是什么

EPLB（Expert Parallelism Load Balancer）是 DeepSeek 推出的专家并行负载均衡器，旨在解决大规模模型训练中不同专家模型（Expert）负载不均的问题。EPLB 基于冗余专家策略，复制高负载专家，合理分配到不同 GPU 上，实现负载均衡。

EPLB 结合 group-limited expert routing 技术，将同一组专家放置在同一节点内，减少跨节点通信开销。EPLB 推出了两种负载均衡策略：分层负载均衡（Hierarchical Load Balancing）和全局负载均衡（Global Load Balancing），分别适用于不同场景。基于优化专家模型的复制与放置，EPLB 能显著提升 GPU 资源利用率和训练效率。

EPLB 的主要功能

• 负载均衡：根据专家（Experts）的负载估计值，动态调整专家的复制和分配策略，确保不同 GPU 之间的负载差异最小化。
• 专家复制：基于冗余专家策略，复制高负载专家，缓解负载不均衡的问题。
• 资源优化：最大化利用 GPU 资源，减少因负载不均导致的性能瓶颈，提高模型训练效率。
• 通信优化：合理的专家放置策略，减少节点间通信开销，降低通信延迟。
• 灵活的策略支持：提供层次化负载均衡（Hierarchical Load Balancing）和全局负载均衡（Global Load Balancing）两种策略，适用于不同场景和阶段。
• 多层 MoE 模型支持：适用于多层混合专家模型（MoE），处理复杂模型结构，支持灵活的专家分配和映射。

EPLB 的技术原理

• 冗余专家策略：在专家并行中，不同专家的负载可能因输入数据和模型结构而异。引入冗余专家（复制高负载专家）平衡负载。支持负载较高的专家被复制多次，分散到多个 GPU 上，避免单个 GPU 过载。
• 层次化负载均衡：将专家组均匀分配到不同节点，确保每个节点的负载大致相等。在每个节点内，进一步复制专家，将复制的专家分配到节点内的 GPU 上，确保节点内负载均衡。尽量将同一组的专家放置在同一节点内，减少跨节点通信开销。
• 全局负载均衡：在其他情况下（如节点数不能整除专家组数或需要更大规模的并行），采用全局策略：忽略专家组的限制，将专家全局复制分配到所有可用的 GPU 上。基于动态调整专家的复制数量和放置位置，确保全局负载均衡。
• 负载估计与动态调整：EPLB 依赖于专家负载的估计值来指导负载均衡策略。负载估计基于历史统计数据（如移动平均值）。根据负载估计值，动态调整专家的复制和分配策略，适应不同的训练阶段和数据分布。
• 专家映射与资源分配：基于 rebalance_experts 函数输出专家的复制和放置计划，将专家映射到具体的 GPU 上。输出的映射关系包括物理到逻辑（phy2log）和逻辑到物理（log2phy）的映射，及每个专家的复制数量（logcnt）。

如何运行 EPLB

1. 安装

首先，确保你已经安装了 Python 和 PyTorch。然后，通过以下命令安装 EPLB：

pip install eplb

2. 使用示例

以下代码演示了一个两层 MoE 模型的示例，每层包含 12 个专家。每层引入 4 个冗余专家，总共 16 个副本放置在 2 个节点上，每个节点包含 4 个 GPU。

import torch
import eplb

weight = torch.tensor([[ 90, 132,  40,  61, 104, 165,  39,   4,  73,  56, 183,  86],
                       [ 20, 107, 104,  64,  19, 197, 187, 157, 172,  86,  16,  27]])

num_replicas = 16
num_groups = 4
num_nodes = 2
num_gpus = 8

phy2log, log2phy, logcnt = eplb.rebalance_experts(weight, num_replicas, num_groups, num_nodes, num_gpus)
print(phy2log)

# 输出：
# tensor([[ 5,  6,  5,  7,  8,  4,  3,  4, 10,  9, 10,  2,  0,  1, 11,  1],
#         [ 7, 10,  6,  8,  6, 11,  8,  9,  2,  4,  5,  1,  5,  0,  3,  1]])

资源

• GitHub 仓库：https://github.com/deepseek-ai/eplb

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