昇腾原生！华为发布准万亿模型Pangu Ultra MoE模型架构和训练细节

封面新闻记者(xīnwénjìzhě) 张越熙 5月30日，记者了解到，近日华为推出了参数规模高达7180亿的全新模型(móxíng)(móxíng)——盘古Ultra MoE，这是一个全流程在昇腾(téng)AI计算平台上训练的准万亿(wànyì)MoE模型。华为同时发布了盘古Ultra MoE模型架构和训练方法的技术报告，披露了技术细节。 记者了解到，训练超大规模(chāodàguīmó)和极高稀疏(xīshū)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(pángǔ)团队在模型架构和训练方法上进行了创新设计(shèjì)，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(jiàgòu)上，盘古(pángǔ)团队提出Depth-Scaled Sandwich-Norm（DSSN）稳定架构和(hé)TinyInit小初始化的方法，在昇腾(téng)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，高效打通大(dà)稀疏比MoE强化学习（RL）后(hòu)训练框架的关键技术，使(shǐ)RL后训练进入超节点集群时代。 此外，近期发布的(de)盘古Pro MoE大模型，在参数量仅为720亿，激活160亿参(yìcān)数量的情况下，通过动态激活专家(zhuānjiā)网络的创新设计，实现了以小打大的性能。据悉(jùxī)，在业界权威(quánwēi)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。 业内人士评论，盘古Ultra MoE和盘古Pro MoE系列模型的发布，意味着国产算力+国产模型的全(quán)流程自主可控的训练实践被成功完成(wánchéng)。这一(zhèyī)突破不仅验证了我国AI底层技术的自主创新能力，更为人工智能产业(chǎnyè)的长远发展注入了信心。