在全球人工智能發展的浪潮中，模型推理的速度和效率愈發成為焦點。近期，華為的數學團隊在 DeepSeek 開源周期間推出了名為 FlashComm 的新技術，旨在通過三項創新措施，大幅提升大模型推理的性能，最高可達80% 的速度提升。

　　首先，FlashComm 技術重點優化了 AllReduce 通信操作。傳統的 AllReduce 方法就像一輛裝滿貨物的集裝箱車，不夠靈活。華為團隊通過智能化手段，將數據分為兩部分:先進行 ReduceScatter，然后再進行 AllGather。這一重組過程使得后續的通信量減少了35%，同時關鍵計算量也減少到原來的1/8，推理性能提升了22% 到26%。

　　其次，在推理過程中，華為發現可以通過調整矩陣乘法的并行維度來減輕通信負擔。在保持結果精確的前提下，三維張量被 “壓扁” 成二維矩陣，結合 INT8量化技術，數據傳輸量驟降86%，整體推理速度提升33%。這一策略就像將大型貨物裝入小型集裝箱，讓數據傳輸變得更加高效。

　　最后，華為的多流并行技術打破了傳統串行計算的局限。在 MoE 模型的推理過程中，華為團隊將復雜的計算流程進行拆解和重組，借助昇騰硬件的多流引擎實現了三條計算流的精準并行。這種方法可以在一組數據進行專家計算的同時，另一組數據已經進入門控決策階段，從而最大限度地提高計算效率。

　　FlashComm 的發布標志著華為在大模型推理領域的一次重大技術突破。這不僅將提升模型的推理速度，還將推動人工智能應用的發展，為科研和工業領域的 AI 應用帶來新的機遇。