硬體基建
SLAI T-Rex：昇騰 SuperPOD 上 DeepSeek-V4 全參數後訓練優化
SLAI T-Rex: Full-Parameter Post-training of the DeepSeek-V4 Family on Ascend SuperPOD
arXiv cs.CL · 2026-07-23
摘要
研究團隊在華為昇騰 NPU 超級計算集群上成功完成了 DeepSeek-V4 兆參數級 MoE 模型的全參數後訓練，開發了涵蓋模型並行、計算通信協調和低層核心執行的分層優化框架。相比開源基線方案，該系統將模型浮點運算利用率（MFU）提升至 34.22%，性能提升了 2.93 倍，並在此基礎上建立了複雜運籌最佳化任務的 CPT 和 SFT 工作流。
●開發者：可參考該優化框架提升大規模 MoE 模型訓練效率
●投資人：國產 NPU 芯片在大模型訓練中的競爭力持續增強
●一般用戶：推動國內高效能 AI 基礎設施發展，有助於降低大模型部署成本
重要性評分
🟠 值得關注
喜歡這篇？每天早晨還有更多。
訂閱 5min AI，讓 AI 替你追蹤整個 AI 世界。
相關指南
GPT-6 Astra 上線：現在用得到嗎？多少錢？該不該換？
GPT-6 Astra 發布：多少錢、用不用得到、資安 Critical 等級是什麼意思，以及該不該換掉現在用的工具。
閱讀指南 →
Gradio 部署 AI 工作流程教學：從零開始串接模型並上線實戰指南
想快速將 AI 模型變成可運行的網頁應用？本文提供 Gradio 部署 AI 工作流程教學，涵蓋環境設定、模型串接、雲端部署及最佳實踐，幫助開發者從零開始完成實戰上線。
閱讀指南 →
M365 Copilot 與 GitHub Copilot 比較：企業與開發者選型指南
深入解析 copilot vs m365 copilot 差異，比較 GitHub Copilot 企業版與 M365 Copilot 功能，提供整合教學與選型建議，助企業與開發者做出最佳決策。
閱讀指南 →🤖 本文摘要由 AI 自動生成，內容源自原始報導。如有疑慮，請參閱關於我們。
喜歡這篇？每天早晨還有更多。
訂閱 5min AI，讓 AI 替你追蹤整個 AI 世界。