而DeepSeek采用大规模跨节点专家并行的模式，利用强化学习来减少人工依赖和数据缺失的问题；通过全面开源的方式，大幅降低AI大模型的获取和部署成本，将AI推理资源池成本降到百卡/千卡范围；并且支持更加轻量、灵活的部署方式，真正降低AI大模型在行业用 ...

在这个智能化飞速发展的时代，大模型技术已经成为推动人工智能行业进步的重要动力。最近，华为推出了全新昇腾大EP方案，为大模型的应用与发展提供了强有力的算力支撑，迅速引起了行业的广泛关注。

作者 | PPIO 派欧云推理加速团队DeepSeek MoE 架构采用跨节点专家并行（EP）架构，当 DeepSeek MoE 以 EP320 架构在解码阶段实现惊人的批处理规模时，整个 AI ...

业内人士认为，昇腾大EP推理方案的成功应用，标志着中国AI算力生态正从“单点突破”迈向“体系重构”。相关测算显示，DeepSeek模型在昇腾平台上的推理成本仅为传统方案的三分之一，将加速大模型在行业中的落地，带动行业智能化走深向实，构建起自主创新的AI基础设施。

当行业智能化进入深度应用DeepSeek的第二阶段，不得不面临高并发推理的技术挑战。在堆算力的同时，也要同步优化性能体验，相当于想要运送更多乘客，不仅要增加车厢数量，还要同步改造轨道、站台和管理机制，将老式火车升级为高铁，才能综合提高运输效率。

本报记者 贾丽 随着大模型技术的快速发展，AI推理对算力的需求日益增长，尤其是在大规模并发场景下，如何实现高吞吐、低延迟的推理性能成为行业关注的焦点。

昇腾大EP解决方案凭借多项关键技术有效解决了以上挑战，针对专家负载不均的难题，通过自动寻优、自动配比、自动预测、自动降解，实现备份节点和副本专家灵活可扩展、高可用和极致均衡。

华为昇腾大EP方案凭借其卓越的性能、创新的技术和完善的生态，有望在未来的人工智能算力市场中占据重要地位，为推动人工智能产业发展、加速大模型落地发挥关键作用。

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