在人工智能領(lǐng)域，一場由DeepSeek引領(lǐng)的大模型商用風潮正如火如荼地展開。然而，當這股熱情涌入實踐環(huán)節(jié)，企業(yè)們卻紛紛遭遇了算力與效率之間的棘手問題。

某企業(yè)在引入DeepSeek后，發(fā)現(xiàn)其算力集群的推理速度遠低于預期，而算力消耗卻異常高昂。企業(yè)試圖通過增加硬件來解決問題，但結(jié)果卻適得其反。推理吞吐量并未顯著提升，反而因計算任務分配不均，導致部分計算卡過載，而另一部分則閑置。更糟糕的是，卡間通信成為了新的瓶頸，頻繁的數(shù)據(jù)交換使得系統(tǒng)時延大幅上升。

這一困境并非個例，而是大模型商業(yè)化落地過程中普遍面臨的挑戰(zhàn)。DeepSeek采用的MoE（混合專家）架構(gòu)，雖然讓AI變得更加智能，但要實現(xiàn)高效運行，卻需要解決計算負載均衡和卡間通信兩大難題。

面對這一困境，DeepSeek與華為昇騰的攜手合作，為市場帶來了一線曙光。這一組合，或許正是解決當前問題的關(guān)鍵。

人工智能的發(fā)展路徑，大致可以分為技術(shù)摸高與工程創(chuàng)新兩大方向。前者以O(shè)penAI等頭部企業(yè)為代表，追求極致的智力突破，但代價高昂，難以在推理應用端實現(xiàn)規(guī)?；?。而后者，則以DeepSeek為代表，致力于讓大模型計算更高效、推理更快、成本更低，從而推動產(chǎn)業(yè)落地。

DeepSeek采用的MoE架構(gòu)，正是對傳統(tǒng)深度學習架構(gòu)的一種優(yōu)化。它將大模型拆分為多個專家，每個專家專注于處理特定任務。當輸入信息進入模型時，門控網(wǎng)絡會分析任務特性，選擇合適的專家進行計算。這種“分工協(xié)同”的機制，既減少了計算量，又提高了推理速度。

然而，MoE架構(gòu)的落地并非一帆風順。在大規(guī)模專家并行（大EP）的場景下，負載均衡和卡間通信成為了兩大攔路虎。負載均衡問題導致計算資源無法充分利用，而卡間通信問題則限制了推理速度的提升。

針對這些問題，華為昇騰進行了深度優(yōu)化。在MoE負載均衡方面，昇騰通過動態(tài)專家調(diào)度，實現(xiàn)了自動尋優(yōu)、自動配比、自動預測等功能，確保了計算資源的充分利用。而在卡間通信方面，昇騰采用了自適應PD分離部署、雙流/多維混合并行、MLAPO融合算子等技術(shù)，降低了數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t和開銷。

這些優(yōu)化措施的實施，使得昇騰在支持DeepSeek等國產(chǎn)大模型時，能夠提供穩(wěn)定的吞吐率和高效的算力支撐。同時，這些優(yōu)化也推動了國產(chǎn)AI生態(tài)的繁榮發(fā)展。

在昇騰的助力下，DeepSeek等國產(chǎn)大模型正在加速進入實際應用場景。在金融領(lǐng)域，智能風控、量化交易、自動化客戶服務等應用正在幫助銀行提高運營效率；在政務服務領(lǐng)域，政務智能問答、法律咨詢、文檔自動化處理等應用正在提升政務服務的智能化水平；在醫(yī)療健康領(lǐng)域，醫(yī)學輔助診斷、藥物研發(fā)、精準醫(yī)療分析等應用正在助力醫(yī)生提高診斷效率，加速新藥研發(fā)進程。

昇騰的優(yōu)化還使得DeepSeek等國產(chǎn)大模型能夠適配更多國產(chǎn)算力方案，從而避免了對國外硬件的依賴。這一轉(zhuǎn)變，不僅降低了企業(yè)的算力成本，還提升了國家的信息安全水平。

隨著DeepSeek等國產(chǎn)大模型的興起和昇騰等國產(chǎn)算力方案的突破，一個全新的AI產(chǎn)業(yè)鏈正在加速形成。在這個產(chǎn)業(yè)鏈中，底層算力、中間層模型、上層應用等各個環(huán)節(jié)都在緊密協(xié)作，共同推動AI技術(shù)的創(chuàng)新和應用。

如今，AI技術(shù)已經(jīng)不再停留在概念驗證階段，而是進入了規(guī)模化應用階段。從昇騰的硬件突破，到DeepSeek的算法優(yōu)化，再到行業(yè)落地，一個全新的AI時代已經(jīng)到來。

在這個時代里，AI正在深刻改變著我們的生活和工作方式。從金融到政務，從醫(yī)療到制造，AI技術(shù)正在各個領(lǐng)域發(fā)揮著巨大的作用。而這一切的背后，都離不開昇騰等國產(chǎn)算力方案的支撐和DeepSeek等國產(chǎn)大模型的推動。

隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展和應用領(lǐng)域的不斷拓展，我們有理由相信，一個更加智能、更加高效、更加安全的AI時代即將到來。