芯耀
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金磊 發(fā)自 凹非寺，量子位 | 公眾號(hào) QbitAI
超大規(guī)模MoE模型（如DeepSeek），到底該怎么推理才能做到又快又穩(wěn)。
現(xiàn)在，這個(gè)問題似乎已經(jīng)有了標(biāo)準(zhǔn)答案——華為一個(gè)新項(xiàng)目，直接把推理超大規(guī)模MoE背后的架構(gòu)、技術(shù)和代碼，統(tǒng)統(tǒng)給開源了！
這個(gè)新開源項(xiàng)目名叫Omni-Infer，整體來看，它對(duì)于企業(yè)用戶來說是非常利好的。
例如它可以給企業(yè)提供PD分離部署方案，針對(duì)QPM進(jìn)行系統(tǒng)級(jí)優(yōu)化，還會(huì)分享大規(guī)模商用過程中硬件使用的“方法論”。
而且對(duì)于開發(fā)者和開源社區(qū)，華為這“一呼”也是起到了“百應(yīng)”的效果。
北京智源研究院副院長(zhǎng)兼總工程師林詠華表示：北京智源研究院一直以來致力于人工智能開源生態(tài)建設(shè)，很高興看到Omni-infer項(xiàng)目開源，智源團(tuán)隊(duì)打造的面向多芯片的FlagScale框架也在第一時(shí)間接入了Omni-infer，期待后續(xù)有更多生態(tài)合作。
GitHub地址：https://github.com/FlagOpen/FlagScale/pull/630
上海人工智能實(shí)驗(yàn)室系統(tǒng)平臺(tái)中心負(fù)責(zé)人王輝認(rèn)為：DeepLlink致力于打造最開放兼容的人工智能計(jì)算體系，十分期待能與Omni-infer項(xiàng)目攜手，繁榮自主軟硬件協(xié)同開源社區(qū)、拓展生態(tài)版圖。
以及OpenI啟智社區(qū)運(yùn)營(yíng)中心主任余躍也給出了響應(yīng)：OpenI啟智社區(qū)堅(jiān)持創(chuàng)新為本，面向未來與Omni-Infer項(xiàng)目一起打造基于算力網(wǎng)的開源共創(chuàng)協(xié)作生態(tài)。
據(jù)了解，華為Omni-Infer社區(qū)的定位是 “加速套件+最佳實(shí)踐”，未來提供開箱即用能力，支持昇騰推理集群快速部署。
而對(duì)于這次Omni-Infer的開源，其實(shí)是華為兌現(xiàn)了一個(gè)月前在發(fā)布重磅技術(shù)報(bào)告之際所做出的承諾。
那么接下來，我們就來一同深入了解一下華為的Omni-Infer。
一個(gè)框架和一個(gè)套件
從整體來看，Omni-Infer可以拆成兩大塊來看：一個(gè)是推理框架，一個(gè)是推理加速套件。
從框架角度來看，Omni-Infer能和業(yè)界主流的開源大模型推理框架（如vLLM）完美兼容，就像不同品牌的零件可以組裝在同一臺(tái)機(jī)器上。
并且據(jù)了解，它的功能還將不斷擴(kuò)展，會(huì)持續(xù)為昇騰硬件平臺(tái)上的大模型推理提供更強(qiáng)大的支持（例如SGLang等主流開源LLM推理框架）。
值得一提的是，Omni-Infer是與vLLM/SGLang等等這些主流大模型推理開源框架是解耦的，獨(dú)立安裝。
這就意味著用戶只需維護(hù)vLLM等的主版本即可，大大降低了軟件版本維護(hù)的成本。
至于Omni-Infer的加速套件，若是用較為形象的比喻，它的“打開方式”是這樣的：
企業(yè)級(jí)的 “調(diào)度員”：它有一套智能的調(diào)度系統(tǒng)，就像交通警察指揮車輛一樣，能合理安排任務(wù)（xPyD調(diào)度）。而且支持大規(guī)模分布式部署，就像多個(gè)交通崗?fù)f(xié)同工作，不管任務(wù)量多大，都能保證最低的延遲，讓響應(yīng)更及時(shí)。
精準(zhǔn)的 “負(fù)載平衡器”：對(duì)于不同長(zhǎng)度的任務(wù)序列，它在預(yù)填充和解碼這兩個(gè)關(guān)鍵階段都做了優(yōu)化。比如，就像快遞分揀中心針對(duì)不同大小的包裹采用不同的分揀策略，讓整個(gè)處理過程的吞吐量達(dá)到最大，同時(shí)還能保持低延遲。
MoE模型的 “專屬搭檔”：它對(duì)混合專家（MoE）模型特別友好，支持EP144/EP288等多種配置?？梢韵胂蟪梢粋€(gè)大型的 “專家團(tuán)隊(duì)”，每個(gè)專家負(fù)責(zé)不同的任務(wù)，它能讓這些專家高效協(xié)作。
智能的 “資源分配者”：具備分層非均勻冗余和近實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)專家放置功能。就像在一個(gè)大型工廠里，根據(jù)實(shí)時(shí)的生產(chǎn)需求，動(dòng)態(tài)調(diào)整各個(gè)生產(chǎn)線的工人分配，讓資源得到最充分的利用。
注意力機(jī)制的 “強(qiáng)化器”：專門為L(zhǎng)LM、MLLM和MoE等模型優(yōu)化了注意力機(jī)制。這就好比給模型的 “注意力” 裝上了 “放大鏡”，讓它在處理信息時(shí)更聚焦、更高效，提升了模型的性能和可擴(kuò)展性。
如何“食用”？
在聊完Omni-Infer的特點(diǎn)之后，我們繼續(xù)來看下該如何去體驗(yàn)。
首先對(duì)于它的使用環(huán)境是有一定的要求：
其次在安裝方式上，目前僅支持通過Docker鏡像方式進(jìn)行安裝：
docker?pull swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/omni-ai/omniinfer:202506272026這個(gè)鏡像已預(yù)先集成所需的CANN及Torch-NPU依賴包，同時(shí)內(nèi)置可直接運(yùn)行的Omni-Infer與vLLM工具包，開箱即可使用。
可以使用下面這個(gè)命令檢查是否可用：
pip?list | grep omni_infer以PD分離自動(dòng)化部署（4機(jī)2P1D）為例，它的部署框架如下所示：
再接下來，只需文檔教程，僅少量代碼和步驟，即可完成安裝和部署：
整體來看，此次華為面向超大規(guī)模MoE開源的項(xiàng)目，是做到了簡(jiǎn)單幾步就可以讓AI推理這事變得又快又穩(wěn)。
極致開源
Omni-Infer除了將此前《華為昇騰服務(wù)器 DeepSeek V3/R1 推理部署最佳實(shí)踐》技術(shù)報(bào)告中的關(guān)鍵技術(shù)開源出來之外，也同步進(jìn)行了更加專業(yè)的開源社區(qū)建設(shè)。
首先，在獨(dú)立的社區(qū)倉(cāng)庫(kù)中，將社區(qū)治理、社區(qū)會(huì)議、社區(qū)活動(dòng)、生態(tài)合作、代碼規(guī)范、設(shè)計(jì)文檔等社區(qū)信息全部開放出來，讓開發(fā)者能夠最直接深入的參與到社區(qū)發(fā)展中。
其次，參照業(yè)界主流大型開源社區(qū)的最佳實(shí)踐，采用開放的社區(qū)治理機(jī)制，通過項(xiàng)目管理委員會(huì)（Project Management Committee）和特別興趣小組（Special Interest Group）兩級(jí)機(jī)制，提供公正透明的討論與決策機(jī)制。
再次，針對(duì)業(yè)界同類開源項(xiàng)目大多存在的“一頭熱”的“被動(dòng)適配”生態(tài)合作模式問題，Omni-Infer社區(qū)則采取了“主動(dòng)適配”的社區(qū)構(gòu)筑路徑，尤其是主動(dòng)擁抱國(guó)內(nèi)正在逐步成長(zhǎng)的人工智能開源項(xiàng)目，讓生態(tài)真正實(shí)現(xiàn)多方共贏。
作為長(zhǎng)期與業(yè)界幾大主流開源基金會(huì)（Linux基金會(huì)、OpenInfra基金會(huì)、Apache基金會(huì)等）保持緊密合作關(guān)系的社區(qū)團(tuán)隊(duì)，Omni-infer剛開源的首個(gè)活動(dòng)就將參與OpenInfra基金會(huì)在蘇州的Meetup，感興趣的同學(xué)可以到現(xiàn)場(chǎng)交流，也順路可參加有特色的全球性開源社區(qū)的生日活動(dòng)。
最后，所有相關(guān)的地址放下面了，感興趣的小伙伴可自取哦~
技術(shù)報(bào)告及可分析代碼包：https://gitcode.com/ascend-tribe/ascend-inference-cluster
源代碼開發(fā)協(xié)作：https://gitee.com/omniai/omniinfer
社區(qū)治理、運(yùn)作等內(nèi)容：https://gitee.com/omniai/community
【其他托管平臺(tái)】
Github：https://github.com/omni-ai-npu/omni-infer
OpenI啟智社區(qū)：https://git.openi.org.cn/omni-ai/omni-infer
GitLink確實(shí)平臺(tái)：https://gitlink.org.cn/omni-ai/omniinfer
