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3月11日，科大訊飛官方公眾號發(fā)布消息，近日，科大訊飛與華為在國產(chǎn)算力領(lǐng)域取得重大技術(shù)突破。雙方聯(lián)合團(tuán)隊成功率先實現(xiàn)國產(chǎn)算力集群在MoE（混合型專家網(wǎng)絡(luò)）模型的大規(guī)模跨節(jié)點專家并行集群推理上的突破，這一成果標(biāo)志著我國在該領(lǐng)域的技術(shù)領(lǐng)先。

在技術(shù)細(xì)節(jié)方面，科大訊飛介紹，聯(lián)合團(tuán)隊通過軟硬件協(xié)同創(chuàng)新，在多個關(guān)鍵領(lǐng)域進(jìn)行了技術(shù)突破。在算子融合方面，團(tuán)隊在MLA預(yù)處理階段實現(xiàn)了Vector與Cube異構(gòu)計算單元的并行流水處理，并成功將多個小算子重構(gòu)為原子級計算單元，消除了小算子的下發(fā)開銷，使MLA前處理時延降幅達(dá)50%以上，性能得到顯著提升。

在混合并行策略和通信計算優(yōu)化方面，團(tuán)隊構(gòu)建了TP（張量并行）+EP（專家并行）的創(chuàng)新范式。對MLA計算層采用機(jī)內(nèi)TP并行，充分發(fā)揮了機(jī)內(nèi)高速互聯(lián)的優(yōu)勢，有效降低了跨機(jī)通信的損耗。同時，團(tuán)隊創(chuàng)新性地提出了MoE專家分層調(diào)度方案，實現(xiàn)了64卡專家計算節(jié)點的均衡分配，量身定制了AllToAll通信協(xié)議，使專家數(shù)據(jù)交換效率提升40%。此外，通過分層優(yōu)化，團(tuán)隊構(gòu)建了跨機(jī)/機(jī)內(nèi)雙層通信架構(gòu)，將跨機(jī)流量損耗降低至60%。

在性能提升方面，通過分布式架構(gòu)創(chuàng)新與算法協(xié)同優(yōu)化，聯(lián)合團(tuán)隊在國產(chǎn)算力上實現(xiàn)了顯著的性能提升。單卡靜態(tài)內(nèi)存占用縮減至雙機(jī)部署的1/4，效率提升75%。專家計算密度增加4倍，推理吞吐量提升至3.2倍，端到端時延降低50%。

這一技術(shù)突破性的解決方案將在科大訊飛星火深度推理模型的訓(xùn)練加速中得到應(yīng)用，預(yù)計可使訓(xùn)練時推理效率提升200%?；谠摲桨傅耐评硪嬉矊崿F(xiàn)對DeepSeek V3和R1，以及OpenAI o1等模型在國產(chǎn)算力上的高效推理。

近期，科大訊飛深度推理大模型星火X1也完成了升級，在模型參數(shù)量比業(yè)界同行少一個數(shù)量級的情況下，星火X1的數(shù)學(xué)能力全面對標(biāo)DeepSeek R1和OpenAI o1，在中文數(shù)學(xué)各項任務(wù)中均實現(xiàn)領(lǐng)先。星火X1是當(dāng)前唯一采用全國產(chǎn)算力訓(xùn)練的深度推理大模型，充分展現(xiàn)了我國在算力自研和AI模型訓(xùn)練領(lǐng)域的技術(shù)實力。

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