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 张越熙(zhāngyuèxī) 5月30日，记者了解到(dào)，近日华为(huáwèi)推出了参数规模高达7180亿的全新模型——盘古Ultra MoE，这是一个全流程在昇腾(téng)AI计算平台(píngtái)上训练的准万亿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。 记者了解到，训练超大规模和极高稀疏性的(de) MoE 模型(móxíng)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，盘古团队在模型架构和训练方法上进行了创新设计(shèjì)，在昇(shēng)腾平台上实现了准万亿 MoE 模型的全流程训练。 在模型架构上(shàng)，盘古团队(tuánduì)提出Depth-Scaled Sandwich-Norm（DSSN）稳定架构和(hé)TinyInit小初始化的方法，在昇(shēng)腾平台上实现了超过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(shēng)腾CloudMatrix 384超节点上，高效打通(dǎtōng)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(shídài)。 此外，近期发布的盘古Pro MoE大模型，在参数量仅为(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(shíxiàn)了以小打大的性能。据悉，在业界权威大模型榜单SuperCLUE最新(zuìxīn)公布的2025年5月(yuè)排行榜上，位居千亿参数量以内大模型排行并列国内(guónèi)第一。 业内人士评论，盘古Ultra MoE和盘古Pro MoE系列模型的(de)发布，意味着(yìwèizhe)国产(guóchǎn)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(gèngwéi)人工智能产业的长远发展注入了信心。