DeepSeek 正在使用华为的 Ascend 950 硬件训练其模型。这一转变紧随梁文锋在 26 个月前发表的关于需要有人站上前沿的声明。
- DeepSeek 已采用 Ascend 950 芯片进行模型训练。
- 此举与梁文锋此前关于达到前沿的指示一致。
DeepSeek 正在使用华为的 Ascend 950 硬件训练其模型。这一转变紧随梁文锋在 26 个月前发表的关于需要有人站上前沿的声明。
SLAI 推出 T-Rex,这是一个端到端优化框架,用于在 Ascend NPU SuperPOD 上对万亿参数规模的 MoE 模型进行全参数后训练。以 DeepSeek-V4 模型家族为目标工作负载,该系统通过分层并行和内核执行优化来解决内存压力和通信开销问题。
SLAI 推出 T-Rex,这是一个端到端的优化框架,用于在 Ascend NPU SuperPOD 上对万亿参数规模的 MoE 模型进行全参数后训练。以 DeepSeek-V4 模型系列为目标工作负载,该系统通过分层并行和内核执行优化来解决内存压力和通信开销问题。
一位 Reddit 用户询问,为何有人愿意花费 5 万至 6 万美元购买搭载双 RTX 6000 Pro 的 AI 服务器来运行 DeepSeek v4 Flash。作者指出,尽管此前曾收到硬件所有者表示不后悔购买的反馈,但他仍在寻求对这一特定模型如此高昂定价逻辑的澄清。
由于中国国内需求超过可用供应,华为已暂停其人工智能芯片的国际化扩张。这一战略转变意味着AMD和Nvidia等竞争对手不再面临华为进入全球市场的直接压力。
一位用户开发了自定义实现,允许 DeepSeek V4.1 模型在 NVIDIA A100 GPU 上运行,其性能超过了官方 API。
我们使用 Cookie 来统计访问量并改进网站。您可以接受或拒绝分析 Cookie。 隐私政策