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(xīnwénjìzhě) 张越熙 5月30日，记者了解到，近日华为(huáwèi)推出了参数规模高达7180亿的全新模型(móxíng)(móxíng)——盘古(pángǔ)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。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。 记者了解到，训练超大规模和极高稀疏性的 MoE 模型(móxíng)极具挑战，训练过程中(zhōng)的稳定性往往难以保障。针对这一难题，盘古团队在(zài)模型架构和训练方法(xùnliànfāngfǎ)上进行了创新设计，在昇腾平台上实现了准万亿 MoE 模型的全流程训练。 在(zài)模型架构(jiàgòu)(jiàgòu)上，盘古(pángǔ)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。 在训练方法上(shàng)，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(xīshū)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。 此外，近期发布的盘古Pro MoE大模型，在参数量(shùliàng)仅为720亿，激活160亿参数量的情况下(xià)，通过动态激活专家(zhuānjiā)网络的创新(chuàngxīn)设计，实现了以小(xiǎo)打大的性能。据悉，在业界权威大模型榜单SuperCLUE最新公布的2025年5月排行榜上，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(pángǔ)Ultra MoE和盘古Pro MoE系列模型的发布(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。这一突破不仅验证了我国(wǒguó)AI底层技术的自主创新能力，更为(gèngwéi)人工智能产业的长远发展注入了信心。