产业动态
国产AI芯片份额上桌，客户不只看算力
IDC数据显示，2025年中国AI加速卡出货约400万张，本土厂商份额升至41%。到2026年，华为份额被Bernstein Research预测将达50%，但客户选型仍绕不开软件迁移、供应稳定和训练落地。
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关键词：迁移
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产业动态
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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前沿研究
昇腾910D进银行旁路，卡在压测之后
一家股份制银行在深圳完成昇腾910D信用卡风控旁路压测，P99延迟做到1.2毫秒。但节点隔离、模型迁移和监控接入暴露出工程短板，投产窗口从三季度推迟到四季度。
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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。
阅读全文Llama 5资料不足，先看DeepSeek V4怎么测
DeepSeek V4已有4月24日发布、开源、百万词元上下文和榜单52分等公开信息；Llama 5目前缺少可核验资料。开发者不宜硬做参数对比，更适合从中文场景、工程迁移、榜单参考和内部评测入手。
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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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前沿研究
前沿研究
开发者生态
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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前沿研究
910D和海光DCU，先比迁移账
国产算力选型已经不只看峰值性能。昇腾继续加速云服务和CANN软件栈，海光DCU常被放进CUDA迁移方案里比较。对中小团队来说，真正要算的是代码改造、算子适配、上线周期和长期维护。
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