華為近期宣布了一項(xiàng)在人工智能領(lǐng)域的重大進(jìn)展，通過其創(chuàng)新的“昇騰 + Pangu Ultra MoE”系統(tǒng)，成功實(shí)現(xiàn)了近萬億參數(shù)的大規(guī)模稀疏模型（MoE）的高效訓(xùn)練。這一壯舉尤為引人注目之處在于，整個(gè)訓(xùn)練過程在沒有依賴傳統(tǒng)GPU加速的情況下完成，彰顯了華為在自主可控算力及模型訓(xùn)練技術(shù)上的深厚積累。
在技術(shù)實(shí)現(xiàn)層面，華為研發(fā)團(tuán)隊(duì)對(duì)訓(xùn)練系統(tǒng)進(jìn)行了全面優(yōu)化，通過精細(xì)設(shè)計(jì)的并行策略與計(jì)算通信優(yōu)化，極大提升了集群的訓(xùn)練效能。據(jù)華為發(fā)布的技術(shù)細(xì)節(jié)顯示，在CloudMatrix384超節(jié)點(diǎn)平臺(tái)上實(shí)施的多項(xiàng)技術(shù)創(chuàng)新，如創(chuàng)新的通信協(xié)議與負(fù)載均衡算法，近乎消除了大規(guī)模MoE訓(xùn)練中的專家并行通信開銷，并確保了計(jì)算任務(wù)的均衡分配。
華為在提升單節(jié)點(diǎn)計(jì)算能力方面也取得了顯著成果。通過深入優(yōu)化訓(xùn)練算子的執(zhí)行流程，華為不僅將微批處理規(guī)模擴(kuò)大了一倍，還有效解決了算子調(diào)度中的效率瓶頸。這一技術(shù)革新意味著，在處理復(fù)雜計(jì)算任務(wù)時(shí)，華為的系統(tǒng)能夠更充分地挖掘和利用現(xiàn)有硬件資源，實(shí)現(xiàn)更高的訓(xùn)練效率。
這一系列技術(shù)創(chuàng)新不僅標(biāo)志著華為在MoE模型訓(xùn)練效率上的巨大飛躍，更為未來構(gòu)建和應(yīng)用更大規(guī)模的AI模型奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，預(yù)示著人工智能領(lǐng)域或?qū)⒂瓉硇碌淖兏锱c發(fā)展機(jī)遇。
