核心要点👉
- 🚀 北大-华为DeepSeek方案实测效能比肩商业闭源产品
- ⚡ 未名卓越一号超算集群构建30.64PFlops异构算力矩阵
- 🔧 MoE模型+异构内存优化使内存碎片率降低27%
- 💡 双Atlas节点实现1198万次/秒吞吐量突破
- 🌐 开源生态推动国产AI软硬件自主可控新赛道
数智朋克讯，在昇腾算力与高校科研力量的碰撞中，中国人工智能产业迎来关键突破。北京大学与华为协同推出的DeepSeek全栈开源推理方案正式亮相，这套深度融合SCOW算力平台与鹤思调度系统的创新架构，成功将openEuler操作系统、MindSpore框架及vLLM/RAY等开源组件集成至昇腾AI算力底座，实测推理效能直逼商业闭源产品。
这套方案已在未名卓越一号超算集群实现商业化验证，该集群自2024年11月投入运行以来，通过20台昇腾AI服务器与10台鲲鹏通用服务器的异构部署，构建起30.64PFlops半精度算力矩阵，为北大科教创新基地提供强力支撑。值得关注的是，计算中心团队在操作系统层面实施的深度调优策略——基于MoE冷热专家模型的动态负载感知技术，配合异构内存融合管理机制，使系统内存碎片率降低27%，任务调度响应速度提升19%。
技术实测数据显示，配备双Atlas 800I A2节点的DeepSeek-R1-w8a8系统，在处理4096输入序列、生成1024输出内容时，系统吞吐量突破1198万次/秒，128路并发场景下保持稳定运行。这种将毕昇编译器与算子动态编排相结合的优化方案，有效缩短了33%的算子下发时延，使推理时耗进入百微秒量级。
开源生态的构建成为本次方案最大亮点，开发者可通过开放源码实现模型架构的定制化改造，这种技术民主化路径正推动产学研用协同创新进入快车道。随着训推一体化架构在超算集群的规模部署，国产AI软硬件协同生态展现出替代传统技术路线的潜力，为智能算力基础设施的自主可控开辟出新赛道。
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