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前沿研究

2026-07-04 17:45:20 · 0 阅读

一套银行混部方案的昇腾与海光分工

某头部股份制银行把训练放在昇腾 910D，把推理放在海光 DCU。方案能跑起来，靠的不是口号，而是通信转换、权重校验、算子重写和显存整理这些工程活。

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开发者生态

2026-07-04 17:04:33 · 0 阅读

昇腾910C和Gaudi 3混部，先过三道坎

昇腾910C与Intel Gaudi 3放进同一机房，并不等于能被同一套系统顺滑调度。驱动、网络和任务编排才是混部成败的关键。

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前沿研究

2026-07-04 14:08:37 · 0 阅读

B300和昇腾910D，先别急着算胜负

Blackwell Ultra 已把推理性能推到新的高位，但公开资料里还看不到昇腾910D可直接对标的实测数据。选型更像一道工程题：峰值、软件栈、供给、合规和成本，缺一项都不能只看宣传页。

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前沿研究

2026-07-04 13:36:02 · 0 阅读

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

2026-07-04 10:05:52 · 0 阅读

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

2026-07-04 08:06:21 · 0 阅读

昇腾910C迁移，别先栽在软件栈

昇腾910C迁移的难点，往往不是硬件到货，而是CANN版本、算子兼容、HCCL通信和精度对齐。尤其从NVIDIA体系转来，很多默认经验不能直接搬用。

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前沿研究

2026-07-04 05:12:37 · 0 阅读

国产智算中心8000P集群实测：除H800外，谁在真正支撑推理？

北京AGI园区8000P集群实测数据显示，推理算力正成为智算中心的核心消耗。对比华为昇腾、寒武纪及海光在大规模并发下的延迟、吞吐量与能耗，揭示除H800外真正支撑推理成本的“隐形冠军”。

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前沿研究

2026-07-04 04:43:49 · 0 阅读

昇腾910C迁移，卡点常在算子之后

昇腾910C已完成1.6万亿参数大模型全参数后训练，但模型迁移到昇腾平台，真正耗时的往往是CANN算子适配、HCCL通信配置和精度对齐。

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2026-07-04 04:33:19 · 0 阅读

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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开发者生态

2026-07-03 22:38:58 · 0 阅读

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

2026-07-03 20:36:16 · 0 阅读

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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前沿研究

2026-07-03 19:05:53 · 0 阅读

昇腾迁移卡住，先查算子和通信

把 PyTorch 代码搬到昇腾和 MindSpore，不应只盯导入语句。算子支持、静态图、HCCL 初始化和数据管道，往往才是报错和性能波动的来源。

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