混合专家模型技术革新 - 华为盘古团队提出分组混合专家模型（MoGE），通过分组机制解决传统MoE专家激活频次不均衡问题，在4K昇腾集群实现高效训练 [2] - MoGE架构下盘古Pro MoE模型（72B总参数/16B激活参数）在昇腾300I Duo和800I A2硬件上分别实现321 tokens/s和1528 tokens/s的推理速度 [2] - 分组均衡路由技术强制每个token在预定义专家组内激活等量专家，确保跨设备负载均衡，组间负载差异为0 [12][21] 模型性能表现 - 盘古Pro MoE以72B总参数量在SuperCLUE榜单获59分，千亿参数以内模型并列国内第一，16B激活参数媲美更大规模模型 [3] - 在MMLU-Pro（63.5 EM）、C-Eval（90.6 EM）、HumanEval（63.7 Pass@1）等基准测试中超越同规模稠密模型和MoE模型 [27] - 对比DeepSeek-V2的专家负载集中现象（最高30% token量），盘古Pro MoE实现各专家12.5% token处理的均匀分布 [29] 昇腾硬件协同优化 - 采用分层仿真策略优化昇腾300I Duo/800I A2平台的算子级编译，通过TFLOPS、内存带宽等硬件参数关联搜索最优并行策略 [19][22] - 结合MTP解码和多token优化，昇腾300I Duo单卡吞吐从201 tokens/s提升至321 tokens/s，800I A2平台高并发下达1528 tokens/s [24] - 深度融合昇腾硬件加速架构的并行特性，实现从算法设计到系统落地的全栈创新 [6] 行业应用价值 - 动态负载均衡技术有效降低云端推理成本，支持高并发实时场景，轻量化引擎适配昇腾芯片赋能百亿级模型部署 [31] - 推动大模型从参数竞赛转向实效主义，为企业级应用提供高效普惠的智能底座 [30] - 在代码生成、数学推理等复杂任务中展现同规模最优性能，为AI工业化部署提供新范式 [7][28]