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DeepSeek公布成本收入和利润率!最高日赚346万
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Decode Load Balancer的关键问题是，不同数据并行（DP）实例上的请求数量、长度不同，导致core-attention计算量（与KVCache占用量相关）、dispatch发送量不同。
其优化目标是，各GPU的KVCache占用量尽量相同（core-attention计算负载均衡）、请求数量尽量相同（dispatch发送量负载均衡）。
专家并行负载均衡器的核心问题：对于给定MoE模型，存在一些天然的高负载专家（expert），导致不同GPU的专家计算负载不均衡。
其优化目标是，每个GPU上的专家计算量均衡（即最小化所有GPU的dispatch接收量的最大值）。
▲DeepSeek在线推理系统图
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还没人说话啊，我想来说几句
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