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MoE负载均衡（EPLB）

背景介绍

MoE模型依赖动态路由分配tokens给专家，但实际部署中因数据分布不均，导致专家负载失衡（部分过载、部分闲置）。专家冗余调整（如新增/删除副本）需要消耗额外显存，并可能因权重迁移影响推理延迟，如何高效、平滑地完成是一大挑战。为此，采用专家冗余策略（复制热点专家）结合分层和全局动态负载均衡实现了动态的MOE负载均衡。

功能介绍

xLLM MoE负载均衡（EPLB）功能主要通过以下三个模块实现：

• eplb manager: 负责专家负载并收集并管理专家分布更新更新，采用逐层更新机制，根据专家负载变化情况判断是否更新该层。
• eplb excutor: 实际专家分布更新执行器。
• eplb policy: 新专家负载表生成策略。 整体架构图如下：

使用方式

只需在启动 xLLM 时加上下面的 gflag 参数即可： 替换为实际的Device个数 ep_size要与device个数保持一致

• xLLM中提供了gflags参数enable_eplb，默认false，如需开启动态专家负载均衡，在xLLM的服务启动脚本中设置为true即可。
• expert_parallel_degree与ep_size为moe相关参数，expert_parallel_degree需要设置为2，ep_size要与实际NPU/GPU卡个数保持一致。参考 moe_params
• eplb_update_interval为专家分布更新时间间隔，单位为妙，默认值为1000.
• 专家分布更新采用根据专家负载的逐层更新机制，当某一层专家的前后两次的负载相似度小于eplb_update_interval时选择更新该层，默认值为1，取之范围为(0,1)。

  --enable_eplb=true 
  --expert_parallel_degree=2 
  --ep_size=16  
  --eplb_update_interval=2000
  --eplb_update_threshold=0.9

未来工作

• 采用更加细粒度的专家更新机制。

• 与调度层结合，通过请求batch的重组实现更好的负载均衡。