Inländischer Rechenleistung Meilenstein: Der Ascend 910C hat erfolgreich das DeepSeek 1,6 Billionen Parameter Modell mit vollständigem Training durchlaufen.
Ein gemeinsames Team von der Shenzhen He Tao Akademie, der Harbin Institute of Technology (Shenzhen), dem Shenzhen Big Data Research Institute und Huawei hat auf einem Cluster von über tausend Ascend 910C erfolgreich das vollständige Training des DeepSeek-V4-Pro mit 1,6 Billionen Parametern durchgeführt. Das System lief 1500 Schritte Training ohne Unterbrechung, die Rechenleistung des Modells betrug über 30%, und die Effizienz der Schlüsseloperationen wurde um 14% gesteigert.
Warum das wichtig ist: Dies ist das erste Mal, dass eine Drittpartei weltweit auf einer inländischen Rechenplattform das vollständige Training eines Modells mit Billionen von Parametern abgeschlossen hat, was einen technologischen Durchbruch markiert, der der inländischen AI-Chip-Technologie von "nur Unterstützung für Inferenz" zu "Tragen von Ultra-großen Modelltraining" verhilft.
#国产算力 #AI #DeepSeek #Huawei Ascend
Ein gemeinsames Team von der Shenzhen He Tao Akademie, der Harbin Institute of Technology (Shenzhen), dem Shenzhen Big Data Research Institute und Huawei hat auf einem Cluster von über tausend Ascend 910C erfolgreich das vollständige Training des DeepSeek-V4-Pro mit 1,6 Billionen Parametern durchgeführt. Das System lief 1500 Schritte Training ohne Unterbrechung, die Rechenleistung des Modells betrug über 30%, und die Effizienz der Schlüsseloperationen wurde um 14% gesteigert.
Warum das wichtig ist: Dies ist das erste Mal, dass eine Drittpartei weltweit auf einer inländischen Rechenplattform das vollständige Training eines Modells mit Billionen von Parametern abgeschlossen hat, was einen technologischen Durchbruch markiert, der der inländischen AI-Chip-Technologie von "nur Unterstützung für Inferenz" zu "Tragen von Ultra-großen Modelltraining" verhilft.
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