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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关键词：昇腾
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开发者生态
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
华为云盘古5.0上线，垂直行业大模型进入深水区
2024年发布的盘古5.0，以E/P/U全系列架构重构行业AI落地路径。从气象秒级预测到工业百亿级推理，华为云试图用“小模型大作用”解决算力与ROI的悖论。两年后的2026年，在昇腾算力和端侧硬件的双重约束下，垂直大模型
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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。
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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。
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。
阅读全文8000P集群运营半年：能效比优化与成本回收实录
深圳河套学院8000P昇腾集群运行半年后，PUE从1.22降至1.15，硬件故障率控制在2.1%以下，混部利用率达87%。但液冷漏液、推理抖动等隐性成本拉长了回收周期。结合电费、散热与折旧，给出3.5至5年的回收测算，为
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深度观察
8000P昇腾集群落地两月：能源账单和散热难题谁在买单？
深圳河套学院8000P昇腾集群落地两个月，电费单飙到380万，PUE从1.15爬至1.22。本文从运维工程师视角拆解液冷全生命周期成本、工程隐形天花板，为中型企业算力采购提供真实决策参考。
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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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