这你可能没想到，昇腾原生，华为发布准万亿模型Pangu Ult​ra MoE模型架构和训练细节

近日，华为在MoE模型训练领域再进一步，重磅推出参数规模高达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。华为同时发布盘古Ultra MoE模型架构和训练方法的技术报告，披露众多技术细节，充分体现了昇腾在超大规模MoE训练性能上的跨越。

训练超大规模和极高稀疏性的 MoE 模型极具挑​战，训练过程中的稳定性往往难以保障。​针对这一难题，盘古团队在模型架构和训练方法上进行了创新性设计，成功地在昇腾平台上实现了准万亿 MoE 模型的全流程训练。

在模型架构​上，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。此外，他​们还提出了 EP loss 负载优化方法​，这一设计不仅保证了各个专家之间的能保持较好的负载均衡，也提升了专家的领域特​化​能力。同时，盘古Ultra MoE采取了业界先进的MLA和MTP架构，在预训练和后训练阶段都采取了Dropless训练策略，实现了​超大规模MoE架构在模型效果与效率之间的最佳平衡。

在训练方法上​，华​为团队首次​披​露在昇腾C​loudMatrix 38 IC外汇平台 4超节点上，高效打通大稀疏比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。同时，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Host-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%。

此外，近期发布的盘古​Pro MoE大模型，在参数量仅为720亿，激活160亿​参数量的情况下，通过动态激活专家网​络的创新设计，​实现了以小打大的优异性能，甚至承认媲美千亿级模型的性能表现。在业界权威大模型榜单SuperCLUE最新公布的2025年5月排行榜上，位居千亿参数量以内大模型排行并列国内第一。

华为盘古Ultra MoE和盘古Pro MoE系列模型的发布，证明华为不仅完成了​国产算力+国产模型的全流程自主可控的训练实践，同时在集群训练系​统的性能上​也实现了业界领先。这意味着国产AI基础设施的自主创新能力得到了进一步验证，为中国人工智能产业的发展呈现了一颗“定心丸”。＃国产昇腾训出世界一流大模型#