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
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