LongCat-2 报告称，1.6 万亿模型全程用国产芯片训练

ThePrimeClock · reddit · 2026-07-23

这条 Reddit 讨论围绕 LongCat-2 技术报告展开，核心结论是：美团公开证明了一个前沿级大模型可以完全在国产芯片上训练和部署，不依赖 Nvidia GPU。

帖子引用了报告中文 meta description 中的表述：这是一个 1.6 万亿参数 模型，训练全程由国产芯片完成。作者进一步从报告里梳理出几项基础设施细节：

• 预训练用了 5 万+ ASIC
• 芯片被组织成最多 48 颗一组的 superpod
• pod 之间通过 RoCE 互联
• 两层网络/集群设计据称让吞吐提升约 30%

为了弥补单芯片显存比 H800 更少，团队还用了不少软件与数值工程手段：

• ZeRO-1 分片
• selective recomputation
• activation offloading
• 自定义确定性算子
• binary-tree reduction 降低浮点误差
• bit-flip 检测
• 网络故障隔离与容错

作者的判断是：这不是一份普通芯片参数表，而是在公开展示一条可用的非 Nvidia frontier 训练供应链。

原文链接 →

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