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昇腾910C跑通万亿大模型后，国产智算集群怎么混部海光DCU
深圳河套学院用1000颗昇腾910C跑通了1.6万亿参数的DeepSeek-V4-Pro，故障率0.3‰。但现实机房里，昇腾、海光往往并存。怎么让这两类卡在同一集群高效协同？算子层和通信协议的适配是核心。
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昇腾910C迁移，先查算子和通信
从 CUDA/PyTorch 迁到昇腾 910C，问题常不在模型代码本身，而在 CANN 算子、HCCL 拓扑和精度对齐。把这三处先跑通，后面的改造会少很多返工。
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昇腾910C千卡之后，异构调度别急着乐观
DeepSeek-V4-Pro在昇腾910C上的跑通只是第一步。当海光DCU等异构力量入场，通信协议断裂、算子对齐困难、混合集群稳定性不足等工程鸿沟，远比单卡参数更考验开发者。
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深圳1.55亿算力大单拒绝进口，昇腾910C开发者迁移实录
深圳光明大装置1.55亿大单明确“拒绝进口”，昇腾910C走向前台。从HCCL通信改造到CANN算子补齐，开发者的实战细节才是国产算力突围的关键。
阅读全文H20断供一年：昇腾910C接管国产算力，开发者面临HCCL迁移阵痛
2025年4月H20禁令后，昇腾910C开始大规模出货。从深圳光明大装置1.55亿全国产采购大单，到下半年即将发布的昇腾920，算力替代正在发生。但对开发者而言，HCCL通信和迁移成本是必须算清的一笔账。
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DeepSeek-R3部署实测：4090双卡与昇腾910D怎么选
FlashMLA GitHub Star破7.2K，中小团队私有化部署进入实战期。实测RTX 4090双卡跑70B模型，拆解昇腾910D的HCCL优化与PPIO的PD分离架构，看清本地部署的真实算力账。
阅读全文Arm架构拿下40% PC出货量后，端侧AI推理的算力账怎么算
Arm架构在PC和平板市场的份额突破40%，标志着AI算力从云端向边缘的重心转移。本文结合2025-2026年最新数据，拆解NPU在端侧大模型推理中的成本与延迟优势，探讨物理AI与边缘计算的落地现实。
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Copilot Studio底层重构：当Agent开始接管内部系统
2026年5月微软Build大会发布Copilot Studio新版编辑器，完成底层重构。它从低代码构建器变为行动驱动型Agent平台，能调用API和ERP系统。随之而来的权限滥用和成本失控，倒逼企业建立数据不出域的治理
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推理侧的算力账本：昇腾910C、H20与国产芯片的真实较量
2026年2月中国AI模型Token调用量达5.16万亿，超越美国。庞大的推理需求下，昇腾910C吞吐表现强劲但软件适配成本高，英伟达H20面临市场份额缩水，天数智芯、寒武纪等则在特定场景突围。
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1.6万亿参数DeepSeek-V4全量训练跑通，底座是昇腾910C
6月5日，深圳河套学院联合哈工大（深圳）等团队，依托昇腾910C万卡集群完成1.6万亿参数DeepSeek-V4-Pro全参数后训练。全程脱离英伟达硬件，且由第三方主导验证了国产算力的工业级可用性。
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DeepSeek推理成本拆解：打破算力迷信后的新基建逻辑
3月1日DeepSeek公开V3/R1推理系统概览，披露理论成本。假设GPU租赁成本2美元/小时，每日总成本约8.7万美元。低成本不仅让英伟达市值单日蒸发6000亿美元，更迫使算力基建向容器化与云原生制品分发转型。
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昇腾910D跑Llama 3.3：算子缺失与显存墙怎么破？
昇腾910D跑Llama 3.3，直接加载权重常遇算子报错。结合CANN 8.0与MindIE框架，用Ascend C自定义算子和MindQuantize量化工具可解决显存瓶颈。梳理了从环境配置到算子适配的工程避坑点。
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