LPLB是DeepSeek开源的MoE训练负载均衡方案，解决了小批量训练中专家token数剧烈抖动问题。它将冗余专家视为带容量边的图，通过GPU上的线性规划动态分配token，实现单节点100µs级快速求解。相比静态EPLB，LPLB能每批按负载即时决定冗余专家，使用NVSHMEM和NVLINK优化通信，仅需5行代码即可集成。项目已开源，适合MoE训练场景。
DeepSeek悄悄的开源了LPLB，真的没有任何宣传，PaperAgent带大家一起来扒一扒。
- 太长不看版
- 问题：MoE 小批量训练时，专家每批 token 数剧烈抖动，静态 EPLB 无法根治。
- 解法：LPLB 在 EPLB 的基础上，把“冗余专家”看成一张带容量边的图，每批解一次线性规划，瞬间把 token 重新路由到空闲 GPU。
- 性能：单节点 100 µs 级求解；多节点稍慢，但对大 batch 可忽略。
- 为什么 EPLB 不够了？
| 对比维度 | EPLB（静态） | LPLB（动态） |
|---|---|---|
| 优化目标 | 数据分布长期倾斜 | 每 batch随机倾斜 |
| 冗余专家 | 离线选好，终身不变 | 每批按负载即时决定 |
| 算法 | 贪心重排序 | 线性规划 |
| 通信 | torch.distributed.allreduce | NVSHMEM + NVLINK |
- 核心思想：把“负载均衡”写成线性规划
2.1 问题建模
给定一个 EP 组（大小=ep_size）：
- 每个原始专家
i有d_i个 token 要处理； - 为
i准备了r_i个冗余专家，分布在不同 GPU； - 冗余专家
j的边容量c_j= 它在本批最多能吃的 token 数；
目标：把超载专家的 token沿边分流，使得最终各 GPU 的总 token 数尽可能均衡。
2.2 LP 形式
最小化最大负载T
s.t.
- 流量守恒：原始专家
i分出去的 token =d_i - 边容量：每条边
e的流量 ≤c_e - 非负
变量数 = 冗余边数（通常 < 128），用单 SM 的 Interior Point Method在 GPU 上直接解。
- 系统架构：100 µs 的求解器如何炼成？
| 模块 | 实现细节 |
|---|---|
| LP Solver | 自研单-SM IPM，调用cuSolverDx+cuBLASDx做 Cholesky 与 GEMM，全程 CUDA kernel 内完成，零 CPU 回拷。 |
| Workload 采集 | 3 条路径： 1. 用户传入torch.Tensor； 2.torch.distributed.allreduce； 3.DeepEP buffer 自带计数器（推荐，零额外延迟）。 |
| 通信优化 | 用NVSHMEM把冗余专家的计数器放 NVLink 上。 |
| 拓扑描述 | 一个r2o矩阵（n_physical × n_logical）即可自定义任意图结构。 |
- 开箱：5 行代码把 Planner 跑起来
from lplb import Planner# 1. 描述冗余拓扑：8 专家，2 冗余/GPU，Cube 图r2o = torch.tensor([...]).T.cuda() planner = Planner(r2o, n_physical, n_logical, group=ep_group)# 2. 可选：从 DeepEP 缓冲区直接初始化# planner.init_from_deep_ep(buffer)# 3. 每批调用redirected_indices = planner.run(indices, # 逻辑专家 ID avail_counter, N_SMS=100) # 占用 SM 数- 典型拓扑怎么选？
| 拓扑 | 适用场景 | GPU 数 | 特点 |
|---|---|---|---|
| Cube | 单节点 8 GPU | ≥ 8 | 对角边加持，零跨节点即可平衡 |
| Hypercube | 16 GPU | 16 | 无对角，跨节点均匀 |
| Torus | 多机 | ≥ 8 | 全局平衡最好，牺牲部分 intra-node 带宽 |
想玩新图？直接改
r2o矩阵即可，Planner 不做任何硬编码。
- 局限与未来方向
线性假设：只均衡 token 计数，没考虑grouped GEMM 非线性开销→ 可能“均衡却更慢”。
求解时延：100 µs 对小 batch 占比不可忽略；后续计划用学习式 warm-start剪枝。
全局倾斜：若所有节点都超载，LPLB 的冗余边反而成累赘；此时应回退 EPLB或动态扩专家。
总结一句话
LPLB 把“每批专家随机爆雷”问题转成一张带权图 + 一次 GPU 上的 100 µs 线性规划，让 MoE 训练再也无需手动调负载。
研究仍在早期，代码已开源，欢迎一起把求解器推向< 50 µs！
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