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，近日(jìnrì)华为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(zài)昇腾AI计算平台上训练的准万亿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(pīlù)了技术细节。 记者了解到，训练超大规模和极高稀疏性的(de)(de) 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，盘古(pángǔ)团队在模型架构和训练方法上进行了创新设计，在昇腾平台上实现(shíxiàn)了准万亿 MoE 模型的全流程训练。 在(zài)模型架构上，盘古团队提出Depth-Scaled Sandwich-Norm（DSSN）稳定架构和TinyInit小(xiǎo)初始化的方法，在昇腾平台上实现了超过(chāoguò)18TB数据的长期稳定训练(xùnliàn)。 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(dà)稀疏比MoE强化学习（RL）后训练框架的关键技术(guānjiànjìshù)，使RL后训练进入超节点集群时代(shídài)。 此外，近期发布的(de)盘古Pro MoE大(dà)模型，在参数量仅为720亿，激活160亿参数量的情况下，通过动态激活专家网络的创新设计(shèjì)，实现了以小打大的性能。据悉，在业界权威大模型榜单(bǎngdān)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国内第一。 业内人士评论，盘古Ultra MoE和盘古Pro MoE系列模型的(de)发布(fābù)，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(zhèyī)突破不仅验证了我国AI底层技术的自主创新能力，更为人工智能产业的长远发展注入(zhùrù)了信心。