高效部署大语言模型：盘古 Embedded 与 Pro MoE 实践指南

在大语言模型（LLM）日益广泛应用的今天，推理效率与部署成本成为制约其落地的重要因素。华为盘古团队针对昇腾（Ascend）NPU 平台推出了两款面向不同需求的解决方案——盘古 Embedded 与 盘古 Pro MoE。本文将基于官方技术报告，深入剖析这两种模型的设计思路、训练方法与实际部署经验，帮助工程师和研究者快速掌握在昇腾硬件环境下实现高效推理的要点。

目录

  1. 背景挑战

  2. 盘古 Embedded：双系统框架与元认知

    • 2.1 设计思路
    • 2.2 两阶段训练流程
    • 2.3 元认知模块与模式切换
    • 2.4 性能评测

  3. 盘古 Pro MoE：分组混合专家架构

    • 3.1 MoE 背景与挑战
    • 3.2 MoGE 分组路由策略
    • 3.3 系统优化与部署指标

  4. 实践指南：昇腾平台上的优化技巧

    • 4.1 硬件特性利用
    • 4.2 推理吞吐与延迟权衡
    • 4.3 参数与资源配比

  5. 案例对比与选型建议

  6. 结论与未来展望

背景挑战

大语言模型在各类复杂任务上展现了卓越的能力，但其计算量大、推理延迟高的特性，往往导致实际应用中成本飙升，响应速度难以满足实时需求。因此，如何在有限算力环境中兼顾高推理质量与低延迟，成为工业界和学术界亟待解决的问题。

  • 计算资源受限：大模型参数规模动辄数十亿甚至上百亿，训练与推理过程中对算力和内存带宽的需求极大。
  • 延迟与吞吐量矛盾：批处理方式能够提升每卡吞吐，但会导致单请求延迟增加；而实时响应场景又要求将延迟控制在可接受范围。
  • 专家模型负载不均：在混合专家（MoE）架构中，不同专家激活频率差异显著，造成资源浪费或性能瓶颈。

昇腾 NPU 凭借高带宽互连和专用调度能力，为高效推理提供了可观的硬件基础。盘古团队分别基于双系统快速/深度切换与分组稀疏激活均衡两大思路，提出了 Embedded 和 Pro MoE 方案。

盘古 Embedded：双系统框架与元认知

盘古 Embedded 针对延迟敏感型场景，设计了一个可在“快思考”与“慢思考”之间灵活切换的双系统模型。核心在于：

  1. 快思考系统：结构轻量、推理速度快，适合常规查询与简单生成任务；
  2. 慢思考系统：深度优化、推理质量高，专注于复杂逻辑推理或长文本理解；
  3. 元认知模块：在接收到请求后，通过任务复杂度评估自动选择最佳模式，以保证性能与质量的平衡。

2.1 设计思路

  • 统一主干：Embedded 模型采用单一网络架构，不需要为两种思考模式设计互斥的子网络，从而简化模型维护。
  • 动态切换：元认知模块在每次推理前对输入进行快速分析，依据启发式指标或轻量打分机制决定走“快”或“慢”。
  • 硬件优化：针对昇腾 NPU 的并行算子与内存调度特点，对算子图与张量并行策略做深度定制，使两种模式均获得最佳峰值性能。

2.2 两阶段训练流程

为了让模型在“速度”和“深度”之间平滑过渡，盘古 Embedded 采用了迭代蒸馏+模型融合+多源强化学习的两阶段训练：

  1. 初始蒸馏阶段：以大规模教师模型为基准，通过多轮蒸馏训练得到初版 Embedded 权重，确保其在常规任务上保持高质量输出；
  2. 强化优化阶段：接入多源自适应奖励系统（MARS），对“慢思考”模式进行强化学习训练，提升对复杂推理的适应度，并与“快思考”子模式权重进行融合和微调。

这种流程既保证了模型的稳定性，又强化了对多样化任务的灵活应对能力。

2.3 元认知模块与模式切换

元认知模块类似人类的自我监控系统，它评估以下几个维度：

  • 输入长度与内容复杂度；
  • 预热模型响应时间；
  • 既有缓存命中率；

综合后输出一个阈值信号，触发两种思考模式的切换。这样的设计能让系统在绝大多数低复杂度请求上保持毫秒级延迟，同时在面对高难度问题时，也能激活深度模式输出更精准的结果。

2.4 性能评测

  • 参数规模：7B；
  • 推理平台：昇腾 NPU；
  • 基准测试：在 AIME、GPQA 等复杂推理任务上，7B Embedded 超越同平台下的 Qwen3-8B 与 GLM4-9B，以及其他同量级稠密模型。
  • 延迟表现：常规查询平均响应时间低于 50ms；复杂推理请求切换后延迟控制在 200–300ms 范围内。

实测结果表明，Embedded 能在保证推理质量的前提下，将延迟降低约 30%–50%，为实时文本生成、客服问答等场景带来显著体验提升。

盘古 Pro MoE：分组混合专家架构

当追求更大模型容量以提升泛化能力与表达能力时，混合专家（MoE）成为主流架构。然而，传统 MoE 模型中专家负载不均衡问题，对推理效率带来明显制约。盘古 Pro MoE 提出了一种**分组混合专家（MoGE）**解决方案。

3.1 MoE 背景与挑战

  • 稀疏激活：每个 token 只激活极少数专家，大幅降低计算量；
  • 负载不均衡：部分专家因路由规则被频繁选中，而其他专家长期闲置；
  • 资源浪费：不均衡激活导致部分 NPU 核心被过度使用，而部分资源空闲。

3.2 MoGE 分组路由策略

  • 专家分组：将 N 个专家均匀划分为 M 组；
  • 组内均衡激活：路由阶段保证每个组内激活相同数量的专家，避免单组过载；
  • 多阶段调度：结合静态分配与动态调整策略，根据实时负载反馈，进一步微调专家激活频次。

这种分组机制不仅平衡了专家利用率，还能提升整体吞吐性能。

3.3 系统优化与部署指标

  • 总参数：720亿；
  • 激活参数：160亿；
  • 推理吞吐：单卡 1148 tokens/s，借助投机加速可达 1528 tokens/s；
  • 硬件平台：昇腾 800I A2 和 300I Duo；

在昇腾 800I A2 上，Pro MoE 相较同规模稠密模型提升了约 40% 的吞吐；在 300I Duo 环境下，节约了约 30% 的综合算力成本。

实践指南：昇腾平台上的优化技巧

无论是 Embedded 还是 Pro MoE，深入理解昇腾 NPU 的特性，才能发挥最佳性能。以下为部署与优化的要点：

4.1 硬件特性利用

  • 张量并行与算子融合：将多层注意力算子进行融合，减少内存拷贝与调度开销；
  • 内存带宽管理：合理设置显存划分，将常用张量缓存于片上 SRAM；
  • 流水线调度：对长输入序列使用流水线并发，提高算力利用率。

4.2 推理吞吐与延迟权衡

  • 对于要求低延迟的应用，可将批大小设置为 1，并启用快速路径优化；
  • 对于高吞吐场景，如批量文本摘要，可适当增大批次，并利用流水线并行处理；
  • 根据负载波动动态调整模式切换阈值，平衡实时性与资源利用率。

4.3 参数与资源配比

  • Embedded 模型推荐在 7B 参数级别配备8–16 张昇腾卡；
  • Pro MoE 由于稀疏激活特点，每位专家组可设置2–4 张卡做并行，整体并行度可达数十张；
  • 使用模型并行与数据并行混合策略，最大化带宽与算力输出。

案例对比与选型建议

模型 参数规模 主要优势 适用场景
盘古 Embedded 7B 7B 低延迟，动态切换思考深度 实时对话、客服问答、短文本生成
盘古 Pro MoE 72B 72B（激活 16B） 高吞吐，表达能力强 大批量生成、长文本处理、高级推理任务
  • 实时性优先：首选 Embedded，快速响应常规请求；
  • 容量需求高：文本质量与多样性为核心，则使用 Pro MoE，兼顾吞吐与精度。

结论与未来展望

华为盘古团队通过 Embedded 与 Pro MoE 两种路径，证明了在昇腾 NPU 平台上既能实现低延迟实时推理，也能兼顾大规模模型的高吞吐。未来，随着硬件迭代与算法优化持续发展，我们可以预见：

  • 更加智能的动态路由与自适应融合机制；
  • 跨平台混合部署，在云端与边缘协同时实现无缝切换；
  • 基于自动调优的端到端训练与推理闭环，进一步提升效率。

希望本文为从业者提供切实可行的实践指导，帮助您的项目快速落地并长期运行。