Felix 在人工智能算力领域，华为完成了一项颠覆性突破。2025年5月30日，华为正式宣布其“昇腾 + Pangu Ultra MoE”系统成功实现无需GPU训练7180亿参数大模型，并在短短2秒内精准解答高等数学大题，首次证明了国产算力在万亿级模型训练上的全流程自主可控能力。
技术核心：全栈创新突破算力瓶颈
面对MoE（混合专家）模型训练中六大痛点——包括并行策略配置困难、通信瓶颈及负载不均衡等挑战，华为团队构建了多层技术解决方案。在预训练阶段，通过智能并行策略优化（16路流水线并行、8路张量并行、32路专家并行及2路虚拟流水线并行）与独创的Adaptive Pipe通信掩盖机制，将专家并行通信开销压缩至惊人的2%以下，使昇腾Atlas 800T A2万卡集群模型浮点利用率（MFU）提升至41%。而在单节点算力释放层面，华为对算子下发链路深度优化，实现微批处理规模翻倍，并通过Selective重计算策略节省70%激活内存，彻底释放昇腾硬件潜力。
后训练革命：吞吐效率改写行业基准
在决定模型最终性能的强化学习（RL）后训练阶段，华为首次披露两项关键技术：RL Fusion训推共卡架构与StaleSync准异步并行机制。前者支持训练与推理任务在相同硬件上动态切换，实现集群利用率翻倍；后者允许梯度在可控“陈旧度”内异步更新，提升50%训练吞吐。二者的协同使得单CloudMatrix 384超节点吞吐达到35K tokens/秒——这正是“2秒解高数题”的速度基石。
国产算力崛起：从替代到引领的战略转折
此次突破标志着中国AI基础设施正式进入全球第一梯队。在全球化GPU供应面临不确定性的背景下，华为以6000+块昇腾NPU集群实现万亿参数模型的稳定训练，不仅验证了国产算力替代的可能性，更开创了“软件定义硬件”的全新研发范式。其建模仿真工具链将参数搜索空间压缩99.9%，使模型迭代周期从数月缩短至周级，为产业智能化提供了底层支撑。目前该技术已辐射至教育、金融等场景，上海交通大学基于昇腾集群部署的DeepSeek模型已实现教学科研全栈国产化，硬件成本降低65%。
一片昇腾芯片点亮万亿参数，两秒攻克高数背后，是中国算力十年磨剑的锋芒。
随着昇腾AI云服务深度优化DeepSeek-R1等开源模型，企业推理成本持续下探，华为正推动大模型技术从实验室迈向千行百业。这场由通信优化、算子加速与训推融合构成的技术“三重奏”，或将重构全球AI竞争格局——当算力自主权紧握手中，中国人工智能的“智慧涌现”时代已然揭幕。