首页海光DCU借助Kimi K3专家并行技术运行万亿参数模型
国产算力基础设施首次成功支撑万亿参数模型运行。海光信息确认在 DCU 平台上完成 Kimi K3 的全栈适配与性能验证，表明此类大规模模型的执行不再局限于少数几款国外旗舰芯片。
通过从底层算子到推理引擎的全面优化，海光 DCU 使模型代码无需修改即可直接运行，有效消除了迁移壁垒。开发者在获取资源后即可立即部署模型，确保无缝兼容。针对 KDA 注意力机制和 896 专家 MoE 架构的自定义算子级调整，使得在数百万上下文 Token 的高负载下仍能实现高效、稳定的推理。
在实际应用中，海光 DCU 上的 Kimi K3 支持长程智能体、视觉闭环生成以及自研芯片集成等高级用例。国产算力用户现已能够独立运行开源的万亿参数模型。值得注意的是，在 K3 发布之前，月之暗面已与海光信息及中科曙光合作，实现了全面的兼容性优化。依托 DCU 硬件栈，中科曙光集成了 Kimi MoE 架构的分布式训练与多卡并行推理，而海光 DCU 则通过深度的软硬件协同，确保了在中科曙光 8000 集群上长文本推理的稳定性。
官方基准测试确认，国产显卡的性能损耗保持在 12% 以内，符合商业部署标准。随着万亿参数模型与国产 GPU 之间的差距不断缩小，智能时代的算力格局正在悄然发生变革。
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