昇腾原生！华为发布准万亿模型Pangu Ultra MoE模型架构和训练细节

封面(fēngmiàn)新闻记者 张越熙 5月30日，记者了解到，近日华为(huáwèi)推出了参数规模高达7180亿的(de)全新模型——盘古Ultra MoE，这是一个全流程在昇腾AI计算平台上训练的准(zhǔn)万亿MoE模型。华为同时发布了盘古Ultra MoE模型架构和训练方法(xùnliànfāngfǎ)的技术报告，披露了技术细节。 记者了解到，训练超大规模和(hé)极高稀疏性的 MoE 模型极具挑战，训练过程中的稳定性往往难以保障。针对(zhēnduì)这一难题，盘古团队在模型架构和训练方法上(shàng)进行了创新设计，在昇腾平台上实现了准万亿(wànyì) MoE 模型的全流程训练。 在模型架构上，盘古团队提出Depth-Scaled Sandwich-Norm（DSSN）稳定架构和TinyInit小初始化的方法(fāngfǎ)，在昇腾(téng)平台上实现了超过18TB数据的长期(chángqī)稳定训练(xùnliàn)。 在训练方法上，华为团队首次披露在昇腾CloudMatrix 384超(chāo)节点上，高效打通(dǎtōng)大稀疏比MoE强化学习（RL）后训练框架的(de)关键技术，使RL后训练进入超节点集群时代。 此外，近期发布(fābù)的盘古(pángǔ)Pro MoE大模型(móxíng)，在参数量仅为720亿，激活160亿参数量的情况下，通过动态激活专家网络的创新设计，实现了以小打大的性能。据悉，在业界权威大模型榜单SuperCLUE最新公布的2025年5月排行榜上，位居千亿参数量以内(yǐnèi)大模型排行并列国内第一(dìyī)。 业内人士评论，盘古Ultra MoE和盘古Pro MoE系列模型的(de)发布，意味着国产算力+国产模型的全流程自主(zìzhǔ)可控的训练实践被成功完成。这一突破不仅验证了我国AI底层(dǐcéng)技术(jìshù)的自主创新能力，更为人工智能产业的长远发展注入了信心。