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7180亿的全(quán)新模型——盘古Ultra MoE，这是一个(yígè)全流程在昇腾AI计算(jìsuàn)平台上训练的准万亿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(liǎojiě)到，训练超大规模和极高稀疏性的 MoE 模型极具挑战，训练过程中的稳定性往往(wǎngwǎng)难以保障。针对这一难题，盘古团队在(zài)模型架构和训练方法上进行了创新设计，在昇腾平台上实现了准万亿 MoE 模型的全(quán)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小初始化的方法(fāngfǎ)，在昇腾(téng)平台上实现了超过18TB数据的长期(chángqī)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，高效打通大稀疏(xīshū)比MoE强化学习（RL）后训练框架(kuāngjià)的关键技术，使RL后训练进入超节点集群时代。 此外，近期发布的盘古Pro MoE大(dà)模型，在参数量(shùliàng)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，实现了以(yǐ)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月排行(páiháng)榜上，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(hé)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的训练实践被成功(chénggōng)完成。这一突破不仅验证了我国(wǒguó)AI底层技术的自主创新能力，更为人工智能(réngōngzhìnéng)产业的长远发展注入了信心。