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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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。
阅读全文2026年6月,深圳河套学院联合华为等团队,用1000颗昇腾910C跑通了1.6万亿参数的DeepSeek-V4-Pro全参数后训练。全程1500余步无中断,MFU超30%。这标志着国产算力真正具备了工业级大模型训练能力
阅读全文基于昆山8000P算力园区运行数据,拆解Llama 3.3与DeepSeek V4迁移至昇腾910D的工程细节。重点解决HCCL通信延迟、Ascend C算子适配及MindIE显存碎片问题,提供国产算力落地实录。
阅读全文昇腾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。
阅读全文昆山某AI园区一期建成8000P算力,利用率超70%。借助昇腾910C适配DeepSeek V4,中小企业不再受制于高端进口硬件。同时,九章云极与庆阳“Token工厂”探索算力转化,但集中化也带来依赖与合规风险。
阅读全文2025年5月昇腾910C大规模供货。面对随后发布的DeepSeek V4,华为云研发团队从春节熬到4月底,终于让910B/910C的推理能力达标。硬件上架只是开始,CANN的算子补齐与集群互联,才是决定开发者愿不愿用的
阅读全文把Llama和Qwen从GPU集群迁到昇腾910D,算子缺失和通信瓶颈是两个最大的坑。基于MindSpore 2.0与CANN的实际操作经验,拆解Custom Op报错、Triton算子开发和HCCL调优的具体做法。
阅读全文2026年AI产品经理的招聘逻辑已发生根本性位移。据新浪援引ResumeTemplates.com数据,48%的美国招聘经理宁愿投资AI工具也不愿招聘应届生。本文结合52万Token烧钱事故、昇腾910C万亿参数训练实战
阅读全文2026年6月,深圳河套学院联合哈工大(深圳)及华为等团队,依托昇腾910C算力集群,成功完成1.6万亿参数DeepSeek-V4-Pro的全参数后训练。在算力与带宽受限下,国产芯片正式跨入万亿级训练阶段。
阅读全文2026年,Sora关停公众应用,影视特效行业进入“精算时代”。纯AI生成因角色一致性差、物理规律崩坏等问题,难以支撑长片制作。头部工作室转向“AI预处理+物理引擎校验”模式,利用Houdini等软件纠正动量与光影,结合
阅读全文2026年5月,美国商务部调整AI芯片出口管控。深圳星图智能随即启动A100至昇腾910D迁移,承接1.6万亿参数的DeepSeek V4-Pro训练。团队遭遇梯度累加导致的30%掉速及严重显存碎片,通过重构HCCL拓扑
阅读全文6月5日,深圳团队依托昇腾910C集群完成DeepSeek-V4-Pro全参数后训练。这验证了国产芯片支撑顶级模型训练的可行性,但实验室跑通与生产环境稳定输出存在鸿沟。算子调优、迁移隐性成本及TCO精算,才是企业面临的真
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