家海光DCUはKimi K3のエキスパート並列処理により、兆規模パラメータモデルを実行する
国内のコンピューティングインフラストラクチャが、初めてトリリオンパラメータ規模のモデルの実行を成功裏に達成しました。海光情報は、Kimi K3のDCUプラットフォームにおけるフルスタックの適応とパフォーマンス検証を確認し、このような大規模モデルの実行がもはや一部の外国製フラッグシップチップに限定されなくなったことを示しました。
基盤の演算子から推論エンジンに至るまでのあらゆる最適化により、海光DCUはモデルコードを修正なしで直接実行可能とし、移行の障壁を効果的に解消しました。開発者はリソースを取得した直後にモデルを展開でき、シームレスな互換性を確保できます。KDAの注意力機構および896エクスパートのMoEアーキテクチャに対するカスタム演算子レベルの調整により、数百万のコンテキストトークンという重い負荷下でも効率的かつ安定した推論が可能です。
実際のアプリケーションにおいて、海光DCU上のKimi K3は、長期のインテリジェントエージェント、視覚的クローズドループ生成、独自設計のチップ統合といった高度なユースケースをサポートしています。国内のコンピューティングユーザーは、今やオープンソースのトリリオンパラメータモデルを独立して実行できます。特筆すべきは、K3のリリース以前に、月輪暗面が海光情報および中国科学院深圳先進技術研究院（CAS Sustech）と提携し、完全な互換性最適化を達成したことです。DCUのハードウェアスタックを活用し、SustechはKimi MoEアーキテクチャのための分散トレーニングとマルチカード並列推論を統合し、海光DCUは深いハードウェア・ソフトウェアの協調を通じて、Sustech 8000クラスター上で安定した長文推論を保証しました。
公式ベンチマークによると、国内製カードにおけるパフォーマンスの低下は12%未満に留まり、商業的なデプロイメント基準を満たしています。トリリオンパラメータモデルと国内GPUの格差が縮まるにつれて、インテリジェント時代のコンピューティングパワーの地図は静かに変貌を遂げています。
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