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Hygon DCU exécute des modèles de plusieurs milliards de paramètres avec la parallélisation d'experts Kimi K3
L'infrastructure informatique nationale a réussi à faire fonctionner pour la première fois un modèle de trillion de paramètres. Hai Guang Information a confirmé l'adaptation complète et la validation des performances de Kimi K3 sur sa plateforme DCU, démontrant que l'exécution de tels modèles à grande échelle n'est plus réservée à quelques puces phares étrangères.
En optimisant tout, des opérateurs de base au moteur d'inférence, le DCU de Hai Guang permet au code du modèle de s'exécuter directement sans modification, éliminant ainsi efficacement les barrières de migration. Les développeurs peuvent déployer les modèles immédiatement après avoir obtenu les ressources, garantissant une compatibilité transparente. Des ajustements au niveau des opérateurs personnalisés pour le mécanisme d'attention KDA et l'architecture MoE à 896 experts permettent une inférence efficace et stable, même sous de fortes charges avec des millions de jetons de contexte.
Dans des applications réelles, Kimi K3 sur le DCU de Hai Guang prend en charge des cas d'utilisation avancés tels que les agents intelligents à longue portée, la génération en boucle fermée visuelle et l'intégration de puces conçues localement. Les utilisateurs nationaux de l'informatique peuvent désormais exécuter indépendamment des modèles ouverts de trillion de paramètres. Il est à noter qu'avant la sortie de K3, Yueling Dark Face s'est associé à Hai Guang et à CAS Sustech pour obtenir une optimisation de compatibilité complète. S'appuyant sur la pile matérielle DCU, Sustech a intégré l'entraînement distribué et l'inférence parallèle multi-cartes pour l'architecture Kimi MoE, tandis que le DCU de Hai Guang garantissait une inférence stable de longs textes sur le cluster Sustech 8000 grâce à une collaboration approfondie entre le matériel et les logiciels.
Les benchmarks officiels confirment que la perte de performance sur les cartes nationales reste inférieure à 12 %, répondant aux normes de déploiement commercial. À mesure que l'écart entre les modèles de trillion de paramètres et les GPU nationaux se réduit, le paysage de la puissance de calcul de l'ère intelligente se transforme silencieusement.
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