近日，华为在MoE模型训练领域再进一步，重磅推出参数规模高达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。华为同时发布盘古Ultra MoE模型架构和训练方法的技术报告，披露众多技术细节，充分体现了昇腾在超大规模MoE训练性能上的跨越。
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。
在模型架构上，盘古团队提出Depth-Scaled Sandwich-Norm（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。此外，他们还提出了 EP loss 负载优化方法，这一设计不仅保证了各个专家之间的能保持较好的负载均衡，也提升了专家的领域特化能力。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，华为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，在不到一个月的时间内，华为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，进一步优化算子执行序，进一步降低Host-Bound以及提升EP通信的掩盖；自适应管理内存优化策略的开发；数据重排实现DP间Attention负载均衡；以及昇腾亲和的算子优化，这些技术实现万卡集群预训练MFU由30%大幅提升至41%。
此外，近期发布的盘古Pro MoE大模型，在参数量仅为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，甚至可以媲美千亿级模型的性能表现。在业界权威大模型榜单SuperCLUE最新公布的2025年5月排行榜上，位居千亿参数量以内大模型排行并列国内第一。
华为盘古Ultra MoE和盘古Pro MoE系列模型的发布，证明华为不仅完成了国产算力+国产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。这意味着国产AI基础设施的自主创新能力得到了进一步验证，为中国人工智能产业的发展提供了一颗“定心丸”。
来源|时代商业研究院作者|特约研究员李歆曈、韩迅编辑|韩迅10月11日晚，ST联光（600363.SH）发布公告称，公 来源|时代商业研究院作者|郝文然、韩迅编辑|韩迅2026年10月8日，国庆长假后首个交易日，源杰科技开盘即 2026年三季度，债市收益率整体震荡分化，短端上行、中长端下行，收益率曲线趋于平坦。信用利差方面，各期限和评级信用债利差普遍收窄。信用债收益率与国债收益率波动趋同、震荡下行，且低等级、长久期信用债收益率下行幅度更为 南方财经 21世纪经济报道记者吴斌 报道美国中期选举的脚步声越来越近，在这个节骨眼上，一份滚烫的通胀数据意外而至，把美联储主席沃什推入政治与政策交汇的风暴眼：一边是尚未驯服的通胀幽灵，一边是白宫与市场灼热的目光。美 。本文链接：华为揭秘：国产昇腾训出世界一流大模型http://www.sushuapos.com/show-3-145228-0.html
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