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Cambricon dévoile la compatibilité complète de la série Model Day0 et le code optimisé open-source pour DeepSeek-V4
Cambricon a achevé l’intégration « Day0 » de la dernière série de modèles open-source de DeepSeek, DeepSeek-V4 , en s’appuyant sur le framework d’inférence vLLM. Cette adaptation complète couvre à la fois la variante Flash (285 milliards de paramètres) et la variante Pro (1,6 trillion de paramètres), garantissant une stabilité immédiate sur le matériel Cambricon dès sa sortie. Le code d’intégration correspondant a été officiellement open-sourcé sur GitHub.
Face aux mécanismes d’attention sparse et à l’architecture compressée uniques de DeepSeek-V4 , Cambricon a accéléré les composants clés tels que le Compresseur en utilisant sa bibliothèque de fusion vectorielle propriétaire, Torch-MLU-Ops. En exploitant le langage BangC haute performance, l’équipe a développé des noyaux optimisés pour des opérations critiques telles que l’attention sparse et GroupGemm. La solution prend entièrement en charge la parallélisme hybride à cinq dimensions (TP/PP/SP/DP/EP), la quantification basse précision et la séparation PD au sein du framework vLLM, augmentant significativement le débit de tokens tout en respectant des contraintes strictes de latence.
Côté matériel, Cambricon exploite les capacités d’accès mémoire et de tri accéléré du MLU pour gérer les structures d’indexation complexes de DeepSeek-V4 . En tirant parti d’une bande passante d’interconnexion élevée et de communications à faible latence, cette approche minimise les frais généraux lors des phases de Préremplissage et de Décodage, maximisant ainsi l’efficacité de l’inférence.
Des experts du secteur notent que la fenêtre de contexte de millions de tokens et les capacités de raisonnement logique de premier plan de DeepSeek-V4 exigent des architectures de calcul sous-jacentes robustes. L’adaptation rapide Day0 de Cambricon met en lumière la force des plateformes de calcul nationales dans le soutien aux modèles ultra-grands et complexes, signalant que l’écosystème IA national a atteint un niveau mature de synergie logiciel-matériel, fournissant une base solide pour l’adoption généralisée des grands modèles.
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