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：依据作业负载计算信息对专家进行动态重排序（该进程由嵌入的EPLB辅佐）
最优Token分配：针对每个批次（Batch）求解最优Token分配计划
作业负载计算信息可由用户更好的供给，经过torch.distributed搜集，或从Deep-EP缓冲区的内部通讯器获取。
1.冗余专家：每个冗余专家链接到一个原始专家，在GPU之间构成边（Edge）
2.边容量：边的容量界说为当时批次分配给冗余专家的Token数量，即用于平衡的最大Token流
3.LP优化：LPLB求解线性规划问题，在尊重边容量的前提下沿这些边重新分配Token，以最小化专家并行（EP）组内的负载不平衡。
在该进程中，待仿制的专家经过EPLB挑选（仅重排序，不仿制），最重的专家依据选定的LPLB拓扑进行仿制。为削减通讯开支，实时作业负载同步使用NVLINK和NVSHMEM（需预装DeepEP），而非torch.distributed.allreduce。
Cube：在GPU子集上仿制专家，构成带有对角边的立方体图。每GPU至少需求2个专家。适用于8-GPU EP子组内的平衡，且不献身节点间通讯
Hypercube：类似于Cube，但扫除对角边，需求16个GPU。适用于跨16个GPU的专家并行
Torus：在同一节点的街坊GPU和街坊节点的GPU上各仿制一个专家，构成环面图。每GPU至少需求2个专家。适用于大局平衡，但因为节点内通讯功率原因，作用或许不如Cube
本钱预算：现在的规划器仅平衡总Token数量，未考虑分组矩阵乘法时刻本钱的非线性，或许会引起次优功能
求解推迟：求解器进行节点内优化耗时约100 µs（节点间更长），关于小批次使命，此开支不行疏忽
极点不平衡：在大局负载极点不平衡的情况下，因为LPLB防止将多个副本分配给同一原始专家，其体现或许不如EPLB
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