图7.EPLB两层混合专家（MoE）模型示例
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EPLB（Expert-Parallel Load Balancer，专家并行负载均衡）是 DeepSeek 提出一种用于优化 LLM 在专家并行架构中训练效率的技术。它通过动态调整 MoE 模型中专家（子网络）的分配，平衡 GPU 之间的工作负载，同时减少跨节点通信开销。在专家并行中，不同专家被分配到不同 GPU 上，但各专家的负载会随任务变化，因此保持 GPU 间负载平衡至关重要。正如 DeepSeek-V3 论文所述，工程师采用冗余专家策略，复制高负载专家，并通过启发式方法将这些专家合理分配到 GPU 上，以确保负载均衡。此外，借助组限制专家路由（Group-Limited Expert Routing），工程师还尽量将同一组的专家放置在同一节点上，减少节点间数据传输。为了便于复现和部署，DeepSeek 在 eplb.py 中开源了 EP 负载平衡算法，该算法根据专家负载估算生成平衡的专家复制和放置方案。
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