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Backgroud（背景信息）

最近deepseek v4发布了关于Cuda显卡下的对MoE模块的大通算融合算子MegaMoE的支持，其包含了从“permute-all2all-GMM-Swiglu_GMM-all2all-unpermute”等全链路的算子融合支持，大幅提升整网性能；针对NPU A3场景，vllm-ascend也开源了类似的算子dispatch_ffn_combine。

CANN仓需要支持MeaMoE大算子来对标Cuda场景，同时，针对A2单机、多机场景也需要开发新的MegaMoE-A2算子，包括浮点和量化版本

Benefit / Necessity （价值/作用）

MoE模块的耗时占比较高（包括计算和通信占比），因此在Cuda已有大融合算子的前提下，必须开发A2/A3芯片下的CANN大融合算子，以保持CANN的推理性能竞争力。

Design（设计方案）

1）A3场景可复用vllm-ascend开源的dispatch_ffn_combine算子，仅做一些仓库间的迁移即可
2）A2单机HCCS链路的fullmesh场景，也可复用A3当前方案，仅需针对平台差异化配置项（如平台型号与芯片版本获取接口、HCCL 通信参数封装结构体定义等），以及HCCL 缓存缓冲区的使用逻辑进行少量适配修改
3）A2多机场景，机内HCCS，机间RDMA，不同于A3远端读的方案，A2需要采用远端写的方案；同时，参考dispatch算子实现分层通信的优化手段