导言
XTuner 的 Domino EP 不是一种新的 EP 通信算子，而是位于 MoE 层内部的跨微批调度方法：把多个原本独立做梯度累积的 micro-batch 一起送入模型，用异步通信流把一个 micro-batch 的 token dispatch/combine 与另一个 micro-batch 的专家计算重叠。
普通 EP 定义专家如何切分；All-to-All、DeepEP、AGRS 决定 token 如何搬运；Domino EP 决定多个 micro-batch 如何交错；MC2 则把相邻通信和矩阵乘融合进一个算子。只有先分清这些层次，才能正确讨论它们的优劣和组合关系。
HybridEP 论文进一步提出了一个更上游的问题：跨数据中心带宽太低、通信已经无法完全隐藏时，是否还应坚持“专家不动、所有 token 都跨域搬运”？它通过比例 (p) 在 token All-to-All 与压缩 expert AllGather 之间选择，改变的是通信对象与专家放置，而不是给 DeepEP 或 MC2 换一个名字。
2026 年 8 月的增量观察再补两层：MoonEP 用在线冗余 expert 与权重预取把路由偏斜转成每个 rank 固定的计算量；HyperParallel-MoE 则在 Ascend A3 上把 Dispatch、两次 GMM、SwiGLU 和 Combine 编译成 AIC/AIV 瓦片任务流。前者回答“热点 expert 怎么摊平”，后者回答“单个 MoE-FFN 内的通信与计算怎么细粒度交错”；二者都不是 XTuner 当前已有开关。