“华为盘古 Ultra 性能匹敌 DeepSeek-R1，英伟达含量为零，昇腾集群训练”

盘古Ultra技术报告概述：

1. 模型架构
– 参数规模：700亿参数量（与GPT-3相当）
– 基础设计：基于Transformer架构的稠密连接网络
– 创新点：
* 稀疏化自注意力机制
* 多层次特征抽取网络

2. 训练策略
– 硬件基础：
* 升腾AI集群
* 总体性能与英伟达H100相当
– 并行策略：
* 组合使用数据并行（128路）、张量并行（8路）、序列并行、流水线并行
* 每个训练节点配置：
– CPU：4颗鲲鹏930A
– GPU：2块升腾710AI加速卡
– 网络互联：
* RoCE协议实现低延迟通信

3. 优化技术
– 分布式优化器：
* 使用ZeRO方法降低内存占用
– 计算优化：
* 算子融合减少kernel启动次数
* 通信计算重叠隐藏延迟
* 特定层的通信优化技术（MC²和BOA）
– 效率提升：
* 实现52%以上的算力利用率

4. 技术报告下载
– 链接：https://github.com/pangu-tech/pangu-ultra/blob/main/pangu-ultra-report.pdf

5. 来源说明
– 微信公众号：量子位（QbitAI）
– 作者：克雷西