Moonshot AI 开源 MoonEP：用于 MoE 训练的完美均衡专家并行库

Moonshot AI 已开源 MoonEP，这是一个用于分布式混合专家（MoE）工作负载的专家并行（EP）通信库，基于 MIT 许可证发布。MoonEP 作为 Kimi K3 开放日的一部分，与 K3 模型权重、技术报告以及其他基础设施代码库 FlashKDA 和 AgentEnv 一同发布。它通过强制执行每个秩（rank）恰好接收 S×K 个 token 这一硬性约束，解决了专家并行中的路由器不平衡问题，这一效果通过在计算前预取冗余专家的在线规划实现。该设计确保了完美平衡，通过 GPU 内核进行在线规划，开销可忽略不计，零拷贝和静态形状消除了每层的主机同步。与 DeepEP v2 的基准测试显示，随着不平衡程度增加，MoonEP 的通信时间保持稳定，而 DeepEP 则性能下降。训练时需要 B = E/R 个预取槽位；推理时可以使用 B = 3-4，而不会影响正确性。