（原标题：重大突破！刚刚，华为发布！）

中国AI产业注入强心剂。 5月30日，券商中国记者从华为获悉，华为在MoE模型训练领域再进一步，重磅推出参数规模高达7180亿的全新模型——盘古Ultra MoE，这是一个全流程在昇腾AI计算平台上训练的准万亿MoE模型。同时，华为发布盘古Ultra MoE模型架构和训练方法的技术报告，披露众多技术细节，充分体现了昇腾在超大规模MoE训练性能上的跨越。 业内人士分析，华为盘古Ultra MoE和盘古Pro MoE系列模型的发布，证明华为不仅完成了国产算力+国产模型的全流程自主可控的训练实践，同时在集群训练系统的性能上也实现了业界领先。这意味着国产AI基础设施的自主创新能力得到了进一步验证，为中国人工智能产业的发展提供了一颗“定心丸”。 国产算力与国产模型重大突破 据悉，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。针对这一难题，华为盘古团队在模型架构和训练方法上进行了创新性设计，成功地在昇腾平台上实现了准万亿MoE模型的全流程训练。 在模型架构上，盘古团队提出Depth-Scaled Sandwich-Norm（DSSN）稳定架构和TinyInit小初始化的方法，在昇腾平台上实现了超过18TB数据的长期稳定训练。此外，他们还提出了EP loss负载优化方法，这一设计不仅保证了各个专家之间的能保持较好的负载均衡，也提升了专家的领域特化能力。同时，盘古Ultra MoE使用了业界先进的MLA和MTP架构，在预训练和后训练阶段都使用了Dropless训练策略，实现了超大规模MoE架构在模型效果与效率之间的最佳平衡。 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。同时，在5月初发布的预训练系统加速技术基础上，在不到一个月的时间内，华为团队又完成了一轮迭代升级，包括：适配昇腾硬件的自适应流水掩盖策略，进一步优化算子执行程序，进一步降低Host
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