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Cambricon presenta la compatibilidad completa de la serie Model Day0 y el código optimizado de código abierto para DeepSeek-V4
Cambricon ha completado la integración “Day0” de la última serie de modelos de código abierto de DeepSeek, DeepSeek-V4 , aprovechando el marco de inferencia vLLM. Esta adaptación integral abarca tanto la variante Flash (285B parámetros) como la variante Pro (1,6T parámetros), garantizando estabilidad inmediata en el hardware de Cambricon desde el momento de su lanzamiento. El código de integración correspondiente ha sido publicado como código abierto en GitHub.
Abordando los mecanismos de atención dispersa y la arquitectura comprimida únicos de DeepSeek-V4 , Cambricon aceleró componentes clave como el Compresor mediante su biblioteca de fusión vectorial propietaria, Torch-MLU-Ops. Al utilizar el lenguaje BangC de alto rendimiento, el equipo desarrolló núcleos optimizados para operaciones críticas como la Atención dispersa y GroupGemm. La solución admite plenamente la paralelización híbrida de cinco dimensiones (TP/PP/SP/DP/EP), la cuantización de baja precisión y la separación PD dentro del marco vLLM, lo que aumenta significativamente el rendimiento de tokens mientras se mantienen estrictas restricciones de latencia.
En el ámbito del hardware, Cambricon aprovecha las capacidades de aceleración del acceso a la memoria y el ordenamiento de MLU para gestionar las complejas estructuras de indexación de DeepSeek-V4 . Al aprovechar un ancho de banda de interconexión elevado y una comunicación de baja latencia, este enfoque minimiza la sobrecarga en las fases de Prefill y Decode, maximizando así la eficiencia de la inferencia.
Los expertos del sector señalan que la ventana de contexto de millones de tokens y las capacidades de razonamiento lógico de primer nivel de DeepSeek-V4 exigen arquitecturas de computación subyacentes robustas. La rápida adaptación Day0 de Cambricon destaca la fortaleza de las plataformas de computación nacionales al apoyar modelos ultra grandes y complejos, lo que indica que el ecosistema de inteligencia artificial nacional ha alcanzado un nivel maduro de sinergia entre software y hardware, proporcionando una base sólida para la adopción generalizada de modelos grandes.
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