DeepSeek-V4昇腾首发｜基于CANN的训推优化实践

DeepSeek-V4 全新系列模型正式上线并开源！ 作为国内开源领域的又一力作，DeepSeek-V4 在百万级超长上下文、Agent 能力、世界知识及推理性能上均实现全面领先。本文将结合发布会完整 PPT，深入解析模型架构与基于昇腾 CANN 的全链路训推优化方案。

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一、什么是 DeepSeek-V4？

全新系列模型 DeepSeek-V4 预览版本已正式上线并同步开源。DeepSeek-V4 拥有百万字超长上下文，在 Agent 能力、世界知识和推理性能上均实现国内与开源领域的领先。

即日起，登录官网 chat.deepseek.com 或官方 App，即可与 DeepSeek-V4 对话，体验 1M 超长上下文记忆。API 服务同步更新，通过修改 model_name 为 deepseek-v4-pro 或 deepseek-v4-flash 即可调用。

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二、DeepSeek 架构演进

为满足日益复杂的任务需求，DeepSeek 持续迭代模型架构，总参数量从 671B 跃升至 1.6T，在模型容量与计算效率之间取得了更优平衡。

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三、昇腾 Day 0 支持 DeepSeek-V4

昇腾硬件与软件生态在模型发布首日即完成适配，实现“Day 0”支持，为开发者提供开箱即用的训推环境。

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四、CANN 全链路优化支持 V4

基于 CANN 的全链路优化方案，涵盖模型量化、算子融合、并行策略、多流调度等多个维度，全面释放昇腾硬件潜力，助力 DeepSeek-V4 高效训推。

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五、模型介绍

5.1 DeepSeek-V4 整体结构

模型采用模块化设计，兼顾表示能力与计算效率。

5.2 mHC 结构

多尺度混合连接（mHC）结构，增强了信息流动与多粒度特征提取能力。

5.3 Attention 架构

引入多种注意力机制，灵活适应不同场景需求。

5.4 Compressor 结构

专用压缩器结构，有效降低长上下文场景下的存储与计算开销。

5.5 模型计算量与内存

详细展示了各模块的计算量分布与内存占用情况，为后续优化提供依据。

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六、基于 950PR/DT 和 A3 集群的整网优化方案解析

6.1 模型量化策略

精细化量化方案，在精度损失可控的前提下大幅压缩模型体积。

6.2 融合 Kernel 算子

通过自定义融合算子，减少访存开销，提升计算密度。

6.3 并行策略

结合张量并行、流水并行等多种策略，实现大规模集群高效协同。

6.4 多流并行 & CV 控核

多流并行执行与计算视觉控核技术，进一步提升硬件利用率。

6.5 MTP (Multi-Token Prediction)

探索多 Token 预测技术，加速推理生成过程。

6.6 开源软件技术栈 | npugraph_ex

开源工具 npugraph_ex 在整网优化中发挥关键作用，支持图级优化与自动调优。

6.7 昇腾 950DT 性能 Benchmark：DeepSeek-V4-Flash 284B

实测数据展示昇腾平台在推理吞吐等方面的卓越表现。

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七、整网优化总结

全面总结优化实践中的关键技术、方法论与落地效果，为后续更大规模集群部署奠定坚实基础。

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八、Future Plan 未来规划

展望未来，团队将在更大规模预训练、多模态融合、持续推理优化等方向持续发力，与社区一同推进大模型技术的发展。

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九、后续内容预告

更多技术细节与实战教程即将发布，敬请关注！

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本文基于公开发布的 DeepSeek-V4 发布会 PPT 整理，所有图片版权归属原方。