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(fēngmiàn)新闻记者 张越熙 5月30日，记者了(le)解到，近日华为推出了参数规模高达7180亿的(de)全新模型——盘古Ultra MoE，这是一个全流程在昇腾AI计算平台上(shàng)训练的准万亿MoE模型。华为同时(tóngshí)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(zhōng)的稳定性往往难以保障(bǎozhàng)。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(chuàngxīn)设计，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(shàng)，盘古团队提出(tíchū)Depth-Scaled Sandwich-Norm（DSSN）稳定架构和TinyInit小初始化(chūshǐhuà)的方法，在昇腾平台上实现了超过18TB数据的长期稳定训练。 在(zài)训练(xùnliàn)方法上，华为(huáwèi)团队首次披露在昇腾CloudMatrix 384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。 此外，近期发布(fābù)的(de)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(dòngtài)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月排行榜上(shàng)，位居千亿参数量以内大模型排行并列(bìngliè)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+国产模型的全流程自主可控(kěkòng)的训练实践被成功完成。这一(zhèyī)突破(tūpò)不仅验证了我国AI底层技术的自主创新能力，更为人工智能产业的长远发展(fāzhǎn)注入了信心。