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科大訊飛研究院正式宣布，公司與華為共同完成了國產算力領域的重大突破。雙方聯(lián)合團隊成功突破國產算力集群上 MoE 模型的大規(guī)模跨節(jié)點專家并行集群推理，這一成果是繼 DeepSeek 揭示其 MoE 模型訓練推理方案之后，中國首個基于國產算力的全新解決方案。

在技術實現層面，聯(lián)合團隊通過軟硬件協(xié)同創(chuàng)新，在多個關鍵技術層面充分挖掘硬件潛力。特別是在算子融合方面，團隊實現了 MLA 預處理階段的并行流水處理，并將多個小算子進行融合重構，消除了小算子下發(fā)開銷。這一創(chuàng)新使得 MLA 前處理時延較之前提升了 50% 以上，顯著提升了系統(tǒng)性能。

為優(yōu)化混合并行策略和通信計算并行，團隊構建了 TP（張量并行）+EP（專家并行）的混合范式。在 MLA 計算層，采用機內 TP 并行策略，充分發(fā)揮了機內高速互聯(lián)的優(yōu)勢，降低了跨機通信的損耗。在專家調度方面，團隊實現了 64 張卡的均衡專家計算節(jié)點分配，并創(chuàng)新性地定制了 AllToAll 通信協(xié)議，使專家數據交換效率提升了 40%。同時，通過分層優(yōu)化降低了跨機流量傳輸的 60%。此外，研發(fā)的路由專家負載均衡算法確保了卡間負載差異控制在 10%以內，集群吞吐量提升了 30%。

在分布式架構創(chuàng)新與算法協(xié)同優(yōu)化的推動下，國產算力上的性能實現了顯著提升。單卡靜態(tài)內存占用較雙機部署減少至 1/4，效率提升了 75%。專家計算密度較之前增加了 4 倍，同時推理吞吐量提升了 3.2 倍，端到端時延較之前降低 50%。

科大訊飛研究院表示，這一創(chuàng)新性解決方案將被應用于訊飛星火深度推理模型的訓練加速，預期可使訓練時推理效率提升 200%。基于該方案的推理引擎還實現了在國產算力上高效運行 DeepSeek V3 和 R1 模型。

IT之家從科大訊飛的公告獲悉，深度推理大模型星火 X1 已經完成升級。在模型參數量比業(yè)界同行少一個數量級的前提下，星火 X1 的數學能力全面對標 DeepSeek R1 和 OpenAI O1，在中文數學各項任務中均實現了領先的性能表現。

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