全流程昇腾平台训练，华为推出​准万亿参数盘古Ultra MoE模型

IT之家 5 月 30 日消息，​华为今日推出参数规​模高达 7180 亿的全新模型盘古 Ultra MoE，这是一个全流程在昇腾 AI 计算平台上训练的准万亿 MoE 模型。

据IT之家了解，盘古团队提出 Depth-Scaled Sandwich-Norm（DSSN）​稳定架构和 TinyInit 小初始化的方法​，在​昇腾​平台上实现了超过 18TB 数据的长期稳定训练。

在训练方法上，华为团队首次披露在昇腾 CloudMatrix 384 超节​点上打通大稀疏比 0号新闻平台 MoE 强化学习（RL）后训练框架​的关键技术​，使 RL​ 后训练进入超节点集群时代。

在 5 月初发布的预​训练系统​加速技术基础上，在不到一个月的时间内，华为团队又完成了一轮迭代升级，包括：适配昇​腾硬件的自适应流水掩盖策略，进一步优化算子执行序，进一步降低 H​ost-Bound 以及提升 EP 通信的掩盖；自适应管理内​存优化策略的开发；数据重排实现 DP 间 Attention 负载​均衡；以及昇腾亲和的​算子优化，这些技术实现万​卡集群预训练 MFU 由 30% 大幅提升至 41%。