DeepSeek公布成本收入和利潤率!最高日賺346萬
Decode Load Balancer的關鍵問題是，不同數據並行（DP）實例上的請求數量、長度不同，導致core-attention計算量（與KVCache占用量相關）、dispatch發送量不同。
其優化目標是，各GPU的KVCache占用量盡量相同（core-attention計算負載均衡）、請求數量盡量相同（dispatch發送量負載均衡）。
專家並行負載均衡器的核心問題：對於給定MoE模型，存在壹些天然的高負載專家（expert），導致不同GPU的專家計算負載不均衡。
其優化目標是，每個GPU上的專家計算量均衡（即最小化所有GPU的dispatch接收量的最大值）。
▲DeepSeek在線推理系統圖
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