大模型推理效率提升80%，得益于华为革新FlashComm技术
发布时间：2025-05-22 15:43:09 | 责任编辑：吴昊 | 浏览量：4 次
在全球人工智能发展的浪潮中，模型推理的速度和效率愈发成为焦点。近期，华为的数学团队在 DeepSeek 开源周期间推出了名为 FlashComm 的新技术，旨在通过三项创新措施，大幅提升大模型推理的性能，最高可达80% 的速度提升。
首先，FlashComm 技术重点优化了 AllReduce 通信操作。传统的 AllReduce 方法就像一辆装满货物的集装箱车，不够灵活。华为团队通过智能化手段，将数据分为两部分:先进行 ReduceScatter，然后再进行 AllGather。这一重组过程使得后续的通信量减少了35%，同时关键计算量也减少到原来的1/8，推理性能提升了22% 到26%。
其次，在推理过程中，华为发现可以通过调整矩阵乘法的并行维度来减轻通信负担。在保持结果精确的前提下，三维张量被 “压扁” 成二维矩阵，结合 INT8量化技术，数据传输量骤降86%，整体推理速度提升33%。这一策略就像将大型货物装入小型集装箱，让数据传输变得更加高效。
最后，华为的多流并行技术打破了传统串行计算的局限。在 MoE 模型的推理过程中，华为团队将复杂的计算流程进行拆解和重组，借助昇腾硬件的多流引擎实现了三条计算流的精准并行。这种方法可以在一组数据进行专家计算的同时，另一组数据已经进入门控决策阶段，从而最大限度地提高计算效率。
FlashComm 的发布标志着华为在大模型推理领域的一次重大技术突破。这不仅将提升模型的推理速度，还将推动人工智能应用的发展，为科研和工业领域的 AI 应用带来新的机遇。
华为的FlashComm技术主要通过以下三种方式助力大模型推理提速80%：
FlashComm1：AllReduce通信优化
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技术原理：将AllReduce通信操作基于通信原理拆解为ReduceScatter和AllGather，并结合后续计算模块进行协同优化。在两者之间插入数据投影降维和INT8动态量化技术，减少通信量和关键计算量。
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性能提升：使DeepSeek模型Prefill推理性能提升22%~26%，Llama3.1-70B模型的Decode阶段性能提升14%。
FlashComm2：以存换传的通信优化
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技术原理：在保持计算语义等价的前提下，调整矩阵乘法的并行维度，将原本需要传输的三维张量“压扁”成二维矩阵，配合INT8量化技术，大幅降低通信量。
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性能提升：使DeepSeek模型在注意力机制转换阶段的通信量骤降86%，整体推理速度提升33%。
FlashComm3：多流并行技术
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技术原理：对MoE模型的计算流程进行数学重构，拆解原本环环相扣的激活通信、门控决策等五大模块，借助昇腾硬件的多流引擎实现三股计算流的精准并行，同时通过TP8分片与流水线技术的交织运用，为系统腾出内存空间。
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性能提升：使DeepSeek模型的Prefill阶段提速超10%，Decode吞吐激增25%-30%。
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