首頁海光DCU藉助Kimi K3專家並行技術執行萬億引數模型
國產算力基礎設施首次成功支撐萬億引數模型執行。海光資訊確認在 DCU 平臺上完成 Kimi K3 的全棧適配與效能驗證，表明此類大規模模型的執行不再侷限於少數幾款國外旗艦晶片。
透過從底層運算元到推理引擎的全面最佳化，海光 DCU 使模型程式碼無需修改即可直接執行，有效消除了遷移壁壘。開發者在獲取資源後即可立即部署模型，確保無縫相容。針對 KDA 注意力機制和 896 專家 MoE 架構的自定義運算元級調整，使得在數百萬上下文 Token 的高負載下仍能實現高效、穩定的推理。
在實際應用中，海光 DCU 上的 Kimi K3 支援長程智慧體、視覺閉環生成以及自研晶片整合等高階用例。國產算力使用者現已能夠獨立執行開源的萬億引數模型。值得注意的是，在 K3 釋出之前，月之暗面已與海光資訊及中科曙光合作，實現了全面的相容性最佳化。依託 DCU 硬體棧，中科曙光整合了 Kimi MoE 架構的分散式訓練與多卡並行推理，而海光 DCU 則透過深度的軟硬體協同，確保了在中科曙光 8000 叢集上長文字推理的穩定性。
官方基準測試確認，國產顯示卡的效能損耗保持在 12% 以內，符合商業部署標準。隨著萬億引數模型與國產 GPU 之間的差距不斷縮小，智慧時代的算力格局正在悄然發生變革。
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