开发者生态
昇腾910C跑通之后，开发者还要改代码
1.6万亿参数DeepSeek-V4-Pro在昇腾910C集群上完成全参数后训练，证明了国产算力能扛大模型任务。但从CUDA迁到CANN，开发者还会碰到算子、显存、调试工具三道具体的坎。
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关键词：昇腾910C
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开发者生态
昇腾910C之后，中小企业怎么部署私有算力
昇腾910C集群完成DeepSeek-V4-Pro后训练，让国产算力的可用性被重新讨论。中小企业真正要判断的，不是追不追最新芯片，而是哪些数据必须留在本地、哪些任务可以上云，以及团队能不能接住国产软硬件栈。
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开发者生态
8000P昇腾集群落地后，难题转到工程侧
深圳河套学院等团队依托昇腾910C集群，完成1.6万亿参数DeepSeek-V4-Pro全参数后训练。这个结果证明国产AI算力能承担更重训练任务，但园区真正要面对的，是通信、调度、迁移和运维成本。
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AI 实操指南
910C和H200混部，坑在环境里
昇腾910C和H200放进同一套集群，难点不只是驱动安装。CANN、CUDA、HCCL、容器环境和调度策略都要拆开看，尤其要避免环境变量、通信库和拓扑配置互相干扰。
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前沿研究
昇腾910C不只拼算力，CANN更关键
围绕昇腾910C的讨论，不能只看芯片参数。多机多卡训练、模型迁移和异构部署，真正考验的是CANN、MindSpore等软件栈能否把硬件算力稳定调出来。
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开发者生态
前沿研究
深圳点亮14000P集群后，昇腾910C的软件护城河筑得怎样
2026年上半年，深圳14000P智算集群点亮，1000颗昇腾910C跑通万亿参数模型。硬件堆叠过关后，算子适配、异构混部等软件缝隙成为工程师的新痛点。从CANN生态到Agentic AI推理优化，国产算力正经历从跑得到
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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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前沿研究
前沿研究
AGI园区8000P算力实测：中小团队真的用得起国产智算集群了吗？
北京AGI园区8000P算力集群落地，看似降低了门槛，实则通过算子适配、HCCL通信等隐性支出构筑了新壁垒。中小团队需重新审视云端API与本地微调的成本账。
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