HeimHygon DCU führt Trillion-Parameter-Modelle mit Kimi K3 Expert Parallelism aus
Die inländische Recheninfrastruktur hat erfolgreich ein Modell mit einer Billion Parametern zum ersten Mal betrieben. Hai Guang Information bestätigte die vollumfängliche Anpassung und Leistungsvalidierung von Kimi K3 auf seiner DCU-Plattform und zeigte, dass die Ausführung solcher großskaligen Modelle nicht länger auf eine ausgewählte Gruppe ausländischer Flaggschiff-Chips beschränkt ist.
Durch die Optimierung aller Komponenten, von den zugrunde liegenden Operatoren bis hin zur Inferenz-Engine, ermöglicht die Hai Guang DCU, dass Modellcode ohne Modifikation direkt ausgeführt wird, wodurch Migrationshürden effektiv beseitigt werden. Entwickler können Modelle sofort nach der Ressourcenbereitstellung bereitstellen und so eine nahtlose Kompatibilität gewährleisten. Benutzerdefinierte Anpassungen auf Operator-Ebene für den KDA-Aufmerksamkeitsmechanismus und die 896-Experten-MoE-Architektur ermöglichen eine effiziente und stabile Inferenz selbst unter hoher Last mit Millionen von Kontext-Token.
In realen Anwendungsfällen unterstützt Kimi K3 auf der Hai Guang DCU fortgeschrittene Use Cases wie langreichweitige intelligente Agenten, visuelle Closed-Loop-Generierung und die Integration selbst entworfener Chips. Inländische Rechennutzer können nun unabhängig voneinander quelloffene Modelle mit einer Billion Parametern betreiben. Bemerkenswerterweise haben Yueling Dark Face, Hai Guang und die CAS Sustech vor der Veröffentlichung von K3 eine vollständige Kompatibilitätsoptimierung erreicht. Unter Nutzung des DCU-Hardware-Stacks integrierte Sustech verteiltes Training und Multi-Karten-Parallel-Inferenz für die Kimi-MoE-Architektur, während die Hai Guang DCU durch tiefe Hardware-Software-Kooperation eine stabile Langtext-Inferenz auf dem Sustech-8000-Cluster sicherstellte.
Offizielle Benchmarks bestätigen, dass der Leistungsverlust auf inländischen Karten unter 12 % bleibt und somit den Standards für kommerzielle Bereitstellungen entspricht. Da die Lücke zwischen Modellen mit einer Billion Parametern und inländischen GPUs schwindet, verändert sich die Landschaft der Rechenleistung im intelligenten Zeitalter leise.
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