虎嗅注： "大模型江湖，落地为王。"这句话的含金量还在提升。随着DeepSeek V3/R1在春节期间一夜爆火， 基于超大规模MoE（Mixture of Experts）架构的大模型正在从训练开发转向推理应用的落地。 对于MoE推理部署来说，效率一直是一个痛点。谁能将部署计算效率提升至最高，才能真正获得大 模型商业成功。但受限于庞大的模型容量与计算需求，传统部署方案通常依赖于多张数据中心级 GPU（如H20）。你我都知道，英伟达不仅贵，而且不断受到地缘政治摩擦的影响，不断降低自己的 性能来满足监管需求。 而在最近，华为全面揭秘超大规模MoE模型推理部署技术，不仅实现了国产的进一步突破，更全面 超越了基于英伟达Hopper架构的推理部署性能。 他们是怎么做到的？ 数学补物理，极致提升计算效率 "数学补物理"，这种通过数学理论、工具、算法和建模等方式，来弥补硬件和工艺的局限性，实现最 大化发挥芯片和系统能力效果。华为轮值董事长孟晚舟曾在2025年新年致辞中提到： "华为十多个实验室与伙伴们的工程师组成"大杂烩"团队，面对天成AI集群系统和单芯片性能的严峻 工程挑战，他们创造性应用数学补物理、非摩尔补摩尔、系统补 ...

华为昇腾技术突破 - 华为昇腾在超大规模MoE模型推理性能上全面超越英伟达Hopper架构，实现"英伟达含量为0"的突破 [1] - 通过"以数学补物理"策略，利用数学理论、算法和建模弥补硬件局限，最大化发挥芯片和系统能力 [1] - 具体产品性能： - CloudMatrix 384超节点在50ms时延下单卡Decode吞吐达1920 Tokens/s [1][18] - Atlas 800I A2推理服务器在100ms时延下单卡吞吐达808 Tokens/s [1][21] 技术开源与披露 - 公司将全面开源昇腾超大规模MoE模型推理部署技术，包括技术报告和核心代码 [2] - 技术披露周活动将展示最新进展，相关资源可通过指定链接获取 [40][41] 行业趋势与挑战 - 大模型发展重心从训练转向推理应用落地，企业竞争焦点转向推理效率 [5][6] - 超大规模MoE模型（如6710亿参数的DeepSeek V3）带来三大挑战： - 内存压力：单个专家2.5G，64GB内存硬件难以承载 [7] - 通信开销：跨芯片数据传输耗时超过计算时间 [8] - 架构创新负担：如MLA机制导致中间变量激增 [9] 技术解决方案 硬件部署优化 - 采用PD分离部署解耦Prefill和Decode时延约束 [10] - CloudMatrix 384超节点采用144卡EP并行部署，128卡专用于路由专家 [17] - Atlas 800I A2采用多节点互联，2机16卡Prefill+4机32卡Decode [20] 框架与模型优化 - 基于vLLM框架适配DP/EP并行策略，优化调度分桶和分层传输 [12] - 采用A8W8C16量化策略（INT8+BF16），差异化部署不同机型 [13] - API Server横向扩展方案提升高并发场景QPS，动态负载均衡技术解决显存占用问题 [22] 通信优化 - FlashComm方案降低25%通信量并提升10%推理性能 [25] - 层内并行转换方案消除节点内卡间求和操作 [26] - 计算通信并发机制最大化硬件利用率，MLA层计算性能提升10% [27] 算子优化 - AMLA算法将乘性计算转为加性等价形式，减少数据搬运 [31] - L1/L2缓存精细化管理提升命中率，K-buffer流水排布掩盖计算耗时 [31] - 通算融合算子实现Token粒度流水排布，降低卡间同步开销 [31] 性能实测数据 - Prefill阶段：16K序列端到端耗时631ms，卡均吞吐1622 Tokens/s [34][36] - Decode阶段： - 2K输入+2K输出场景下吞吐达808 Tokens/s（90%接受率） [32] - 1K输入+2K输出场景下吞吐达876 Tokens/s（90%接受率） [32] - SiliconLLM框架部署DeepSeek-R1实现单卡1920 Tokens/s，等效H100性能 [38][39]