TGViewer
Data Science by ODS.ai 🦜 Data Science by ODS.ai 🦜 @opendatascience · 38.4K subscribers
Post #3244 1.74K

Forwarded from Китай.AI

⚡️ Huawei представил результаты тестирования новой версии DeepSeek V4 на своём железе Ascend

Тесное взаимодействие инженеров на уровне чипов и моделей позволило Ascend раскрыть весь потенциал DeepSeek V4 — и вот что показали тесты.

📊 Результаты (входной промпт 8K):

• Ascend 950 SuperNode:
- DeepSeek V4-Pro: TPOT ≈ 20 мс, пропускная способность декодирования 4700 токенов/с на карту.
- DeepSeek V4-Flash: TPOT ≈ 10 мс, пропускная способность 1600 токенов/с на карту.

• Ascend A3 SuperNode (64 NPU, vLLM, сценарий 8K→1K):
- DeepSeek V4-Flash: 2000+ токенов/с на одну карту.
- V4-Pro на A3 тоже поддерживается, оптимизация продолжается.

🛠 За счёт чего такие цифры:

1. Архитектурные оптимизации чипа 950:
— Нативная поддержка FP8 / MXFP8 / MXFP4: память экономится на 50 %+, вычислительная мощность удваивается.
— Аппаратная оптимизация разреженного доступа к памяти — устранён bottleneck при маршрутизации экспертов в MoE.
— Объединённая память векторного (Vector) и матричного (Cube) блоков — убраны издержки на передачу данных внутри чипа.

2. Системный уровень:
— Ascend SuperNode решает задачу низкой задержки и высокого throughput на всём диапазоне от 4K до 1M токенов.
— Поддержка NAND SSU для дешёвого, ёмкого и быстрого KV Cache — критично для длинных контекстов.

3. Инструменты разработчика:
— PyPTO: Python-фреймворк для кастомных операторов. Разработка под конкретное железо сокращается до дней, ядра генерируются автоматически. Виртуальный набор инструкций PTO ISA обеспечивает совместимость кода между поколениями чипов без переделок.
— TileLang-Ascend: открытая реализация с Expert- и Developer-режимами. Код DeepSeek V4 уже выложен в сообществе TileAI.

🔗 Полная линейка Ascend (A2, A3, 950) поддерживает обе модели. Все инструкции, оптимизированные операторы и примеры обучения — в открытых репозиториях Huawei (CANN Recipes, MindSpeed-LLM, vLLM Ascend, SGLang).

💡 Раньше Huawei крайне неохотно делился цифрами производительности Ascend. Тот факт, что сейчас результаты публикуются оперативно и с такой детализацией, говорит сам за себя: технологии созрели, и компания больше не стесняется об этом говорить публично.

Подробнее в оригинальной статье

#Huawei #Ascend #DeepSeekV4 #КитайскийИИ #LLM #NPU
  • 🔥 6
  • ❤ 2
  • 👍 1
  • 🤯 1
More from @opendatascience
  1. Oct 11, 2026Всем привет! Встречайте воскресный выпуск подкаста "Капитанский мостик". В этот раз подкас…
  2. Oct 5, 2026Доброе утро! ☀️ Встречайте новый выпуск подкаста "Капитанский мостик". Ведущие Валентин Ма…
  3. Oct 3, 2026PewDiePie учил свой ИИ на ответах OpenAI. Получил бан. Обжаловал. Попробовал снова. Ещё ба…
  4. Sep 30, 2026GOOOGLEEE!!🌈🌈🌈🌈 https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-model…
  5. Sep 27, 2026Доброе утро! ☀️ Представляем Вашему вниманию выпуск подкаста "Капитанский мостик". Ведущие…
  6. Sep 23, 2026Каждый релиз ллм все больше напоминает выход новых айфонов. Крутого нового уже ничего, кам…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →