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(tuīchū)了参数规模高达7180亿的全新模型——盘古(pángǔ)Ultra MoE，这是(zhèshì)一个全流程在昇腾AI计算平台上(shàng)训练的准万亿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(le)解到，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(zhēnduì)这一(zhèyī)难题，盘古团队在模型架构和训练方法上进行了创新设计，在昇(shēng)腾平台上实现了准万亿 MoE 模型的全流程训练。 在(zài)模型架构上(shàng)，盘古(pángǔ)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(píngtái)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(tuánduì)首次披露在昇腾CloudMatrix 384超节点上，高效打通大稀疏比MoE强化(qiánghuà)学习(xuéxí)（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。 此外(cǐwài)，近期发布(fābù)的盘古Pro MoE大模型，在参(cān)数量仅为(jǐnwèi)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，实现了以小打大的性能。据悉，在业界权威大模型榜单SuperCLUE最新公布的2025年5月排行(páiháng)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(hé)盘古Pro MoE系列模型(móxíng)的(de)发布，意味着国产算力+国产模型的全流程自主可控的训练实践被成功完成。这一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(réngōngzhìnéng)产业的长远发展注入了信心。