华为盘古大模型 API 昇腾平台优化！推理性能提升 6-8 倍应对高并发需求

?性能突破！华为盘古大模型 API 携手昇腾平台，推理性能提升 6-8 倍应对高并发需求

最近，华为在人工智能领域又搞了个大新闻。盘古大模型 API 和昇腾平台的优化升级，直接让推理性能提升了 6-8 倍，这对高并发场景来说，简直就是一场及时雨。作为一个在互联网产品运营评测圈摸爬滚打了 10 年的老鸟，我得好好跟大家唠唠这事儿。

这次华为的优化，那可是全方位的。从硬件到软件，从架构到算法，都来了个大升级。盘古 Pro MoE 采用了独创的分组混合专家模型（MoGE）架构，这个架构可不简单，它能从路由机制上实现跨设备的计算负载均衡。

具体来说，MoGE 把专家分成了若干组，每个组对应一个计算设备，每个输入 token 从各组中选择相同数量的专家进行激活。这样一来，就避免了传统 MoE 模型中专家负载不均衡的问题，让每个设备都能充分发挥自己的算力。

在软件方面，华为也做了不少文章。他们提出了分层混合并行（H2P）的分布式推理方案，通过消除冗余的计算和通信开销，实现了最优的计算效率。同时，还对通信操作进行了优化，比如用 Reduce-Scatter 替代 AllReduce，避免了数据聚合操作导致的通信量膨胀。

优化后的盘古大模型 API 和昇腾平台，性能表现那是相当亮眼。在昇腾 800I A2 上，盘古 Pro MoE 实现了单卡 1148 tokens/s 的推理吞吐性能，通过投机加速等技术，还能进一步提升至 1528 tokens/s。这是什么概念呢？相比同等规模的稠密模型，性能提升了可不是一星半点。

在大并发场景下，盘古 Pro MoE 的表现也毫不逊色。在昇腾 300I Duo 推理服务器上，单卡吞吐可达 321 tokens/s，实现了极致的性价比。而且，在采用双卡部署策略的昇腾 800I A2 上，盘古 Pro MoE 经过量化配置后，Prefill 阶段的平均单卡输入吞吐可达每秒 4828tokens，Decoder 阶段的平均单卡输出吞吐可达每秒 1148token。

这么强大的性能，自然能在各个行业大显身手。在互联网领域，高并发的智能客服和 AI 内容生成场景，盘古 Pro MoE 能大幅提升响应速度和用户体验。比如中国电信的星辰 MaaS 平台，通过大 EP 专家并行方案，单卡吞吐性能提升近 4 倍，轻松应对海量用户请求。

在金融科技领域，软通动力开发的金融全栈方案，支持信贷风险模型的实时迭代，推理时延降低 40%。医疗影像方面，恒为科技与推想医疗合作的训推一体机，完成肺部 CT 的 AI 辅助诊断，单例分析时间缩短至 15 秒。

华为这次可是相当大方，直接把盘古 Pro MoE 的模型权重、基础推理代码，以及基于昇腾的超大规模 MoE 模型推理代码都开源了。这对于开发者来说，简直就是天上掉馅饼。

不仅如此，华为还构建了 H2P 分层混合并行优化、TopoComm 拓扑亲和通信优化等技术，实现了最优分布式并行推理。在算子侧，还设计开发了 MulAttention 融合计算、SwiftGMM 融合计算等算子融合技术，充分释放昇腾芯片的算力。

对于想要集成盘古大模型 API 的开发者来说，华为也提供了详细的文档和示例代码。只需要简单的几步配置，就能将盘古大模型的强大能力集成到自己的应用中。

华为盘古大模型 API 和昇腾平台的优化，不仅仅是一次性能的提升，更是一次技术的革命。它为高并发场景下的 AI 应用提供了强大的支持，让 AI 真正走进了千行百业。

随着技术的不断发展，相信华为还会带来更多的惊喜。比如，在盘古大模型 5.5 中，全新的 718B 深度思考模型，在知识推理、工具调用、数学等领域大幅增强，处于业界第一梯队。未来，我们有理由相信，华为将继续引领 AI 技术的发展潮流，为我们带来更多的创新和突破。

总的来说，华为盘古大模型 API 和昇腾平台的优化，是一次具有里程碑意义的升级。它不仅提升了推理性能，还为开发者提供了丰富的资源和支持，为 AI 在各行业的应用铺平了道路。如果你对 AI 技术感兴趣，或者正在寻找高并发场景下的解决方案，那么华为盘古大模型 API 和昇腾平台，绝对值得你关注。

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