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Cambricon stellt vollständige Modell-Tagesnull-Kompatibilität und open-source optimierten Code für DeepSeek-V4 vor
Cambricon hat die „Day0“-Integration der neuesten Open-Source-Modellserie von DeepSeek, DeepSeek-V4 , unter Nutzung des vLLM-Inferenzframeworks abgeschlossen. Diese umfassende Anpassung umfasst sowohl die Flash-Variante (285 Milliarden Parameter) als auch die Pro-Variante (1,6 Billionen Parameter) und gewährleistet sofortige Stabilität auf Cambricon-Hardware ab dem Release. Der entsprechende Integrationscode wurde offiziell auf GitHub als Open-Source veröffentlicht.
Unter Berücksichtigung der einzigartigen sparsamen Aufmerksamkeitsmechanismen und der komprimierten Architektur von DeepSeek-V4 beschleunigte Cambricon Kernkomponenten wie den Kompressor mithilfe seiner proprietären Vektorfusionsbibliothek Torch-MLU-Ops. Durch den Einsatz der hochleistungsfähigen Programmiersprache BangC entwickelte das Team optimierte Kernel für kritische Operationen wie sparsame Aufmerksamkeit und GroupGemm. Die Lösung unterstützt vollumfänglich die fünfdimensionale hybride Parallelität (TP/PP/SP/DP/EP), die Quantisierung mit niedriger Präzision sowie die Trennung von Prompt und Dekodierung (PD-Trennung) innerhalb des vLLM-Frameworks, was den Token-Durchsatz erheblich steigert, während strenge Latenzanforderungen eingehalten werden.
Auf Hardware-Ebene nutzt Cambricon die Speicherzugriffs- und Sortierungsbeschleunigungsfunktionen von MLU, um die komplexen Indexierungsstrukturen von DeepSeek-V4 zu verwalten. Durch die Ausnutzung hoher Interconnect-Bandbreite und latenzarmer Kommunikation wird dieser Ansatz den Overhead in den Phasen Prefill und Decode minimiert, wodurch die Inferenzeffizienz maximiert wird.
Branchenexperten weisen darauf hin, dass das Millionen-Token-Kontextfenster und die erstklassigen logischen Fähigkeiten von DeepSeek-V4 robuste zugrunde liegende Rechenarchitekturen erfordern. Die schnelle Day0-Anpassung durch Cambricon unterstreicht die Stärke inländischer Rechenplattformen bei der Unterstützung ultra-großer, komplexer Modelle und signalisiert, dass das inländische KI-Ökosystem ein reifes Niveau der Software-Hardware-Synergie erreicht hat, das eine leistungsfähige Grundlage für die weitverbreitete Einführung großer Modelle bietet.
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