昇腾 SuperPOD 全栈优化实现 DeepSeek-V4 高效训练

一篇关于 SLAI T-Rex 全栈优化方案的论文引发关注。该方案成功在华为昇腾 Ascend NPU SuperPOD 上对万亿参数级的 DeepSeek-V4 家族进行了全参数后训练。通过系统级的软硬件协同优化，有效解决了大规模集群训练的效率瓶颈，最终将模型训练的 MFU（模型算力利用率）显著提升至 34.22%。

2026-07-23 ~ 2026-07-23 · 3 条相关

• 昇腾 SuperPOD 上 DeepSeek-V4 后训练达 34.22% MFU — Dongfang Li · 2026-07-23
• 昇腾 SuperPOD 优化把 DeepSeek-V4 训练 MFU 提到 34.22% — pmttyji · 2026-07-23

另有 1 条近重复转述:_akhaliq