记者从华為公司获悉，华為日前在MoE模型训练领域再进一步，推出参数规模高达7180亿的全新模型——盘古Ultra MoE。这是一个全流程在昇腾AI计算平台上训练的准万亿MoE模型。华為同时还发布了盘古Ultra MoE模型架构和训练方法的技术报告，披露眾多技术细节，充分体现了昇腾在超大规模MoE模型训练性能上的跨越。

　　业界专家表示，训练超大规模和极高稀疏性的MoE模型极具挑战，训练过程中的稳定性往往难以保障。针对这一难题，盘古团队在模型架构和训练方法上进行了创新性设计，成功地在昇腾平台上实现了准万亿MoE模型的全流程训练。

　　据介绍，在模型架构上，盘古团队提出DSSN稳定架构和TinyInit小初始化的方法，在昇腾平台上实现了超过18TB数据的长期稳定训练。同时，盘古Ultra MoE使用了业界先进的MLA和MTP架构，在预训练和后训练阶段都使用了Dropless训练策略，实现了超大规模MoE架构在模型效果与效率之间的最佳平衡。

　　在训练方法上，华為团队首次披露在昇腾CloudMatrix 384超节点上，高效打通大稀疏比MoE强化学习（RL）后训练框架的关键技术，使RL后训练进入超节点集群时代。同时，在5月初发布的预训练系统加速技术基础上，不到一个月时间内，华為团队又完成了一轮迭代升级，包括适配昇腾硬件的自适应流水掩盖策略、自适应管理内存优化策略的开发，以及昇腾亲和的算子优化等，这些技术实现万卡集群预训练MFU（模型算力利用率）由30%大幅提升至41%。

　　此外，近期发布的盘古Pro MoE大模型，在参数量仅為720亿、激活160亿参数量的情况下，通过动态激活专家网络的创新设计，实现了以小打大的优异性能。

　　业内专家表示，华為盘古Ultra MoE和盘古Pro MoE系列模型的发布，说明华為不仅完成了国產算力+国產模型的全流程自主可控的训练实践，同时在集群训练系统的性能上也实现了业界领先，国產人工智能基础设施的自主创新能力得到了进一步验証，这為中国人工智能產业的发展提供了有力支撑。（记者 吴蔚）

　　正值高校毕业生求职关键期，一些不法分子打着招聘的幌子挖“坑”设陷，诈骗钱财、盗用信息、诱导犯罪等现象时有发生，严重损害毕业生就业权益。 為保护自身安全和合法权益，高校毕业生在求职过程中，一定要增强意识，严防招聘类陷阱。…

　　依托超大规模市场优势，我国首发经济蓬勃发展。新產品、新业态、新模式、新服务、新技术以及开设首店等经济活动正以创新丰富供给，以供给激活发展动能。人民网《记者去哪儿》栏目推出“首发时刻”系列报道，进一步聚焦首发经济影响力、辐射力。…

　　人民日报社概况关於人民网报社招聘招聘英才广告服务合作加盟版权服务数据服务网站声明网站律师信息保护联系我们

　　人 民 网 股 份 有 限 公 司 版 权 所 有 ，未 经 书 面 授 权 禁 止 使 用

(责任编辑：管理)