前沿研究
昇腾910C混部，先看显存和尾延迟
训练和推理共用昇腾910C集群，利用率变高只是表面。真正容易出问题的是连续显存、通信抖动、P99延迟和调度边界。上线前，压测要按生产负载跑，而不是只看单任务性能。
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关键词：910C
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前沿研究
前沿研究
昇腾910C集群运维实录：从算力调度到应用适配的避坑指南
基于河套学院千卡集群训练1.6万亿参数DeepSeek-V4-Pro的实战经验，拆解网络拥塞、显存碎片化、CANN算子迁移与故障自愈中的具体陷阱，提供可复用的配置参数和监控看板搭建方法，帮助一线运维工程师少走弯路。
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开发者生态
昇腾910C跑通万亿模型后，运维账怎么算
深圳河套学院AI训练平台项目团队等基于昇腾910C集群完成1.6万亿参数DeepSeek-V4-Pro全参数后训练。比起“跑通”，1500余步无中断、MFU超过30%、故障率控制在0.3‰，更能说明这类国产算力集群的工程
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前沿研究
昇腾910C集群实战：从算力调度到应用适配的避坑指南
基于昇腾910C千卡集群训练1.6万亿参数DeepSeek-V4-Pro的实战经验，拆解显存碎片、CANN算子开发、CUDA迁移、故障恢复与推理适配中的具体陷阱，提供数据驱动的避坑方案。
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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。
阅读全文昇腾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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