EPLB是什么

EPLB（Expert Parallelism Load Balancer）是 DeepSeek 推出的专家并行负载均衡器，能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）。

EPLB的项目地址

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

EPLB的核心模式

层次化负载均衡模式（Hierarchical Load Balancing）：在节点数能整除专家组数时，基于分层次的负载均衡策略，优化节点内和节点间的负载分配。全局负载均衡模式（Global Load Balancing）：在节点数不能整除专家组数或需要更大规模并行时，基于全局复制和分配专家，实现整体负载均衡。

EPLB的代码演示示例

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。

EPLB的应用场景

大规模分布式训练：适用于多节点、多GPU环境，基于灵活切换层次化或全局负载均衡模式，优化资源利用减少通信开销。预填充阶段：在模型训练初期，基于层次化负载均衡减少跨节点通信，提高小规模并行效率。解码阶段：在训练后期需要大规模并行时，用全局负载均衡动态调整负载，应对复杂任务。异构硬件环境：当节点数与专家组数不匹配时，全局负载均衡模式可灵活适应异构配置，实现高效负载均衡。动态负载变化：针对训练过程中负载的动态变化，结合层次化或全局负载均衡策略实时调整，确保训练过程的高效与稳定。