开发者生态
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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关键词：DeepSeek
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前沿研究
DeepSeek V4微调，先从Flash和数据开始
DeepSeek V4 开源后，中小团队不必一上来押注全量微调。更稳的路径是先用量化推理版验证场景，再围绕 V4-Flash、LoRA/QLoRA 和高质量行业数据做小步试验。
阅读全文OpenAI降价后，中小企业先算API账
OpenAI发布GPT-5.6并下调价格，叠加DeepSeek-R1带来的低成本压力，大模型价格战正在改写企业用AI的预算逻辑。对中小企业来说，关键不再是追逐最强模型，而是把调用成本、集成成本和合规成本一起算清楚。
阅读全文中小团队搭DeepSeek知识库，先算这几笔账
DeepSeek私有知识库不一定要从大集群起步。结合ZStack、阿里云、联通云等方案，中小团队更该先判断数据是否必须本地、并发是否可控、运维人手够不够，再决定用本地GPU还是云上ECS加模型服务。
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前沿研究
昇腾910D之前，先看清迁移的硬问题
公开资料里，910D量产交付、CANN 6.x细节和功耗降幅尚缺少可核验信息。能确认的是，出口管控、DeepSeek V4发布和华为云昇腾服务上线，正在把国产AI算力推到更靠前的位置。
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前沿研究
DeepSeek上昇腾，4090用户先看这几件事
围绕DeepSeek-R3和昇腾910D的讨论不少，但公开资料能确认的更多是DeepSeek V2、V3、R1与昇腾910B/910C的适配进展。对4090用户来说，换卡前更该先算显存、软件栈和迁移成本。
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前沿研究
DeepSeek-R3之后，3B端侧小模型如何在一块手表上跑得飞快？
DeepSeek-R3等推理模型确立云端智能标杆后，3B参数小模型正借助TinyML、稀疏化和INT4量化技术，下沉至智能手表等低功耗设备。本文拆解端侧推理如何实现健康监测与隐私保护的双重跃迁，并探讨其对企业FinOps
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开发者生态
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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开发者生态
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。
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开发者生态
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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前沿研究
昇腾910C千卡集群跑通1.6万亿大模型，国产算力跨过工业级门槛
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
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开发者生态
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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