小红书与北大提出 UltraEP，首次将基于精确路由信息的实时负载均衡引入生产系统，在每个 microbatch 和每一层动态复制热点专家。
在 Qwen3-235B 等模型上，训练吞吐平均达到理想性能的 94.6%，相比 Megatron-LM 提升 42%；
推理 prefill 吞吐相比 SGLang 提升 1.56 倍。
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Xiaohongshu y la Universidad de Pekín lanzan UltraEP de código abierto: Solución de balanceo de carga en tiempo real para entrenamiento e inferencia a gran escala de MoE
Xiaohongshu y la Universidad de Pekín propusieron UltraEP, introduciendo por primera vez el equilibrio de carga en tiempo real basado en información de enr...
Resumen diario de inteligencia IA
Xiaohongshu y la Universidad de Pekín propusieron UltraEP, introduciendo por primera vez el
equilibrio de carga en tiempo real basado en información de enrutamiento precisa en sistemas de producción, replicando dinámicamente expertos en hotspots en cada microbatch y en cada capa. En modelos como Qwen3-235B, el rendimiento promedio de entrenamiento alcanzó el 94,6% del rendimiento ideal, un aumento del 42% en comparación con Megatron-LM; el throughput de prellenado de inferencia aumentó 1,56 veces en comparación con SGLang.
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Evaluación de inteligencia
Aioga 编辑摘要
小红书与北大提出 UltraEP，将基于精确路由信息的实时负载均衡用于生产系统，并按每个 microbatch、每一层动态复制热点专家，以改善大规模 MoE 训练与推理的负载分配。
背景分析
公开材料称，该方案面向大规模 MoE 训练与推理场景。在 Qwen3-235B 等模型上，其训练吞吐平均达到理想性能的 94.6%，相比 Megatron-LM 提升 42%。
Aioga 观点
Aioga 判断，UltraEP 的核心关注点不是静态配置专家副本，而是依据精确路由信息进行细粒度、实时调整。值得关注的是，这种机制已被材料明确描述为引入生产系统。
影响与后续
公开材料还称，UltraEP 的推理 prefill 吞吐相比 SGLang 提升 1.56 倍。Aioga 判断，这组结果显示实时复制热点专家可能同时影响训练吞吐与推理 prefill 阶段的效率。 值得关注的是，现有材料未披露测试环境、硬件配置、模型范围及对比参数。后续应结合完整技术报告核对“理想性能”的定义，并确认不同负载条件下结果是否一致。
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Fuente: 公众号：小红书技术（dots.llm）
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