昇腾算力炼出业界一流大模型 最近AI圈又有大动静了！华为刚发布的盘古Ultra MoE模型，7180亿参数，全流程在自家昇腾AI平台上训练出来。 这消息一传出来，好些搞技术的朋友直拍大腿——咱们的国产算力和大模型，这次真的支棱起来了！ 说起来，现在全球AI竞赛跟跑步比赛似的，美国那边有英伟达的GPU和OpenAI的GPT，咱们中国靠啥突围？ 答案里肯定绕不开“昇腾”这两个字，前阵子在贵阳大数据博览会上，华为轮值董事长徐直军聊到技术进展时提到，现在昇腾AI集群已经能支持超10万张卡同时训练了。 啥概念？就是咱们有了能跟国际顶尖算力掰手腕的“大机房”，而盘古Ultra MoE，就是在这个“大机房”里炼出来的“猛将”。 训练这么大的模型有多难？打个比方，MoE模型就像个专家团队，平时大部分专家都在“待机”，遇到具体问题时才喊最擅长的几个来帮忙。 这种模式看着高效，可训练起来跟带团队似的——稍不注意就“翻车”。 要么专家们配合不好，有的累得直喘气，有的闲得打哈欠；要么训练过程不稳定，动不动就“卡壳”。 华为盘古团队为这事儿没少下功夫，整出了一套“组合拳”：先用DSSN架构给模型“打地基”，分层归一化技术让模型在长期训练里稳得住； 再搞了个TinyInit小初始化，相当于给参数“调初始值”，避免一开始就乱套； 还有EP Loss负载优化，专门管专家们的“分工”，谁该多干谁该少干，安排得明明白白。 就这么着，他们在昇腾平台上稳稳当当训了18TB数据，跟以前比稳多了。 但光稳还不够，真正考验本事的是“大规模集群训练”。 以前万卡集群训练，算力利用率也就30%，跟请了100个工人干活，只有30个真使劲似的。 华为这次玩了个大的，在CloudMatrix 384超节点上打通了强化学习后训练的关键技术，把算力利用率硬生生提到了41%。 这可不是小进步——要知道国际顶级的英伟达DGX H100集群，算力利用率也就35%—40%。 那华为咋做到的？说白了就是“优化每一步”：算子执行顺序调一调，减少等待时间；显存管理更聪明点，别让数据搬运卡脖子；连算子都专门“适配”昇腾芯片，让它用起来更顺手。 就跟给汽车换了个更合脚的轮胎，跑起来自然更快。 要说华为这次还整了个“小惊喜”——盘古Pro MoE。 这模型参数只有720亿，激活的专家参数才160亿，结果在最近的SuperCLUE 2025年5月榜单上，直接在千亿级以内大模型里排了并列第一。 为啥这么牛？人家玩的是“动态激活”，不是把所有专家都拽出来干活，而是看任务需要，精准叫几个最合适的。 就跟去医院看病，不用把所有科室医生都叫来会诊，只找内科主任就行，效率高还不浪费资源。 这些技术突破到底有啥用？往大了说，是咱们国产AI基础设施的“底气”。 从芯片（昇腾）到框架（MindSpore）再到模型（盘古），华为打通了“算力+模型”的全流程自主可控，再也不怕被卡脖子。 往小了说，以后咱们用的政务系统、手机里的智能助手，可能背后就有昇腾AI的支持——反应更快、更安全，还更懂咱们的需求。 前阵子还有个消息，华为7月宣布跟国内三大运营商合作，要把昇腾AI用到政务、金融、科研这些关键领域。 想想看，以后去政务大厅办事，智能终端响应更快；银行客服的智能助手更懂你的问题；科研机构用国产算力跑数据，不用再等国外资源……这些变化离咱们越来越近了。 从跟跑到并跑，甚至局部领跑，华为用昇腾和盘古证明了一件事：咱们的AI技术不是“抄作业”，而是能走出一条自主创新的路。 这不是一句口号，是实验室里熬的夜、代码里改的行、集群里调的参数堆出来的。未来的AI竞赛还长，但有了这样的“硬核”成果，咱们底气更足——属于中国的AI时代，才刚刚开始。 信源：澎湃新闻
