主要观点总结
华为数学家推出FlashComm系列技术，针对大模型推理过程中的并行策略和通信效率进行优化。包括FlashComm1、FlashComm2和FlashComm3三项技术，分别解决大模型推理中的通信优化、计算与通信平衡以及多流并行问题。这些技术能够提高大模型的推理性能，降低通信时延，加速模型推理过程。同时，文章还介绍了大模型推理中的集合通信操作和并行策略，以及通信面临的挑战和华为团队的创新解法。
关键观点总结
关键观点1: 华为团队发布FlashComm系列技术
为解决大模型推理中的通信效率问题，提高模型的推理性能。
关键观点2: FlashComm技术系列包括三项关键技术
分别是FlashComm1、FlashComm2和FlashComm3，分别针对大模型推理中的不同问题进行优化。
关键观点3: FlashComm技术基于集合通信逻辑优化大模型推理中的通信算子
通过降低通信数据量和优化通信时延，提高模型推理效率。
关键观点4: 大模型推理中的并行策略和通信效率问题
介绍大模型推理中的集合通信操作、并行策略以及面临的挑战。
关键观点5: 华为团队的创新解法
通过数学手段优化通信和计算流程，提高大模型推理的性能。
正文
在今年 2 月的 DeepSeek 开源周中，大模型推理过程中并行策略和通信效率的深度优化成为重点之一。
近日，
华为数学家出手，祭出 FlashComm，三箭齐发，解决大模型推理通算难题
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FlashComm1: 大模型推理中的 AllReduce 通信优化技术
。将 AllReduce 基于通信原理进行拆解，并结合后续计算模块进行协同优化，推理性能提升 26%。
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FlashComm2：大模型推理中以存换传的通信优化技术
。在保持计算语义等价的前提下，实现 ReduceScatter 和 MatMul 算子的计算流程重构，整体推理速度提升 33%。
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FlashComm3: 大模型推理中的多流并行技术
。充分挖掘昇腾硬件的多流并发能力，实现 MoE 模块的高效并行推理，大模型吞吐激增 30%。
随着大语言模型（Large Language Models, LLMs）规模的指数级扩张，其部署形态也随之变化，显卡配置朝着规模化、集约化演进。从神经网络时代的单卡部署，到稠密模型时代的多卡 / 单节点部署，再到以最近发布的 DeepSeek V3/R1 模型为代表的混合专家（Mixture of Experts, MoE）模型，大语言模型甚至会采用数百卡组成的集群和超节点来部署。
可以说，模型推理早已不是「单兵作战」，而是一场高协同的「群体作战」。而在这基于集群的大模型推理中，
集合通信操作就像是一群工人协作盖房子时传递材料和信息的方式，能让多个计算节点高效配合完成任务
。
有一些常用集合通信操作，比如
全量规约（AllReduce）
可以想象成一群工人各自收集了不同区域的建筑材料数据，全量规约就是把所有工人手里的数据汇总到一个地方，进行求和、求平均值等计算。在大模型里，多个计算节点可能各自计算了一部分参数梯度，AllReduce 操作能把这些梯度汇总起来，计算出最终的梯度，用于更新模型参数。
再比如
全量收集（All-Gather）
则类似于所有工人把自己手头的材料清单共享给彼此，这样每个人都知道所有材料的情况。在大模型里，All-Gather 操作能让每个计算节点都获取到其他节点计算出的部分结果，将分散在各节点的数据聚合到所有节点。还有像
规约散射（Reduce-Scatter）
操作则相当于先把所有建筑材料按类别汇总，再重新分配给不同工人。在大模型中，Reduce-Scatter 先对数据进行规约计算，再将计算结果分散到各个节点，常用于在多个节点间分摊计算压力。也还有像
All-To-All
这样允许所有节点之间相互交换数据，让每个节点都能获取到其他节点的相关数据的操作。
这些形形色色的集合通信操作，大多用来支持在集群上运行大模型推理时的并行策略，比如常见的
