随着各行各业加速接入国产开源大模型DeepSeek，如何应对人工智能大范围落地应用带来的庞大算力需求，成为当下国内算力产业必须面对的机遇与挑战。在这样的大背景下，昇腾大EP（专家并行）推理方案凭借其独特的技术优势，为DeepSeek的高效部署与产业落地提供了新思路。
业内人士认为，随着人工智能技术的加速演进，大模型正沿着“技术摸高”与“工程创新”两条路径并行发展。而DeepSeek正是“工程创新”的典型，凭借其卓越的性能表现、显著降低的算力成本以及积极的开源策略，加速推动大模型技术的广泛普及与快速迭代。
DeepSeek的创新路径表明，大模型不再仅仅依赖少量大专家（Large Experts），而是向大量小专家（Small Experts）方向演进。通过大规模专家并行（EP）技术，模型可以将计算任务分配至更多的计算资源上，从而减少单卡显存占用，提高计算吞吐量，并有效降低推理时延。
这一变化极大降低了企业部署大模型的门槛，在算力有限的情况下也能通过合理优化运行高效的AI推理任务。此外，DeepSeek开创了全新的数据训练模式，结合基础模型生成的高质量合成数据与少量行业数据，即可训练出高性能行业模型，使企业不再受限于数据积累的不足。同时，DeepSeek的开源策略进一步降低了行业准入门槛，推动AI技术的广泛应用。
尽管DeepSeek通过优化算法显著降低算力需求，但因其高性价比助推AI普及，使得算力需求反而呈现指数级膨胀。与此同时，大规模专家并行（EP）技术虽然能够降低成本，但在实际应用中仍面临专家动态均衡与通信时延等挑战。
业内专家指出，优化负载均衡、缩减通信成本以及高效利用资源，是当前DeepSeek等大模型在行业应用中亟待解决的技术难题。针对这些难题，昇腾大EP推理方案通过软硬件优化，进一步提升了推理效率，实现了更高性能、更低时延以及更优性价比。
一是提升并发能力。通过专家并行优化，昇腾方案显著降低单卡显存占用，并提升单卡并发能力至3倍，使企业能够在相同算力投入下获得更高推理吞吐量。
二是MoE负载均衡。通过自动寻优、自动预测、自动配比等技术，确保专家计算任务的均衡分布，优化推理效率。
三是创新的autoPD分离部署方案。可以自动感知负载变化，动态调整Prefill（预填充）与Decode（解码）实例的资源分配，使系统吞吐量提升50%以上。
四是通信优化与算子融合。采用双流/多维混合并行计算，以及MLAPO融合算子，将计算、通信和权重加载任务优化并行处理，减少计算开销，提高推理速度。
这些技术突破，使昇腾大EP推理方案能够在保证高效推理的同时，大幅降低企业部署成本，为DeepSeek等大模型大规模应用提供更稳定、更经济的AI推理基础设施。
DeepSeek与昇腾的协同创新效应正在加速溢出。据了解，三大运营商智算平台已全面接入昇腾优化的DeepSeek模型，全国超70%区域可获取服务；广州、深圳、郑州等地的政务云平台已实现基于昇腾的DeepSeek部署，覆盖智能客服、政策解读等场景；教育、制造等行业也通过基于昇腾打造的一体机方案，完成DeepSeek私有化部署。
业内人士认为，昇腾大EP推理方案的成功应用，标志着中国AI算力生态正从“单点突破”迈向“体系重构”。相关测算显示，DeepSeek模型在昇腾平台上的推理成本仅为传统方案的三分之一，将加速大模型在行业中的落地，带动行业智能化走深向实，构建起自主创新的AI基础设施。
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