

> 896名专家并行而不卡顿，标志着国产GPU从“可用”迈向“好用”。在英伟达算力霸权之下，软硬协同优化正在重构本土大模型的基础设施底座。

在算力脱钩的宏大叙事中，国产芯片往往被贴上“PPT造芯”或“生态荒漠”的标签。然而，海光DCU与Kimi K3大模型完成深度适配，并在896名专家（MoE架构）并行计算下实现流畅运行的技术节点，犹如一记闷锤，打破了行业对国产硬件的刻板印象。这不仅仅是参数规模的胜利，更是底层编译器与分布式并行架构的一次暴力突围。

## 拆解MoE架构的内存墙危机

要理解这次适配的技术含金量，必须直击万亿参数MoE（混合专家）模型的死穴　内存墙与通信瓶颈。与传统的稠密模型不同，MoE模型在推理时，并不是所有神经元都在工作，而是通过路由器（Router）将不同的Token动态分发给特定的“专家”网络。

当专家数量暴增至896个时，数据流向变得极度随机且碎片化。在单卡显存有限的情况下，海量的专家权重被迫分散在整个算力集群中。这导致节点间的All-to-All通信量呈指数级增长。如果把英伟达的NVLink视为一条宽阔的高速公路，那么长期以来，国产显卡在多卡互联上更像是拥挤的乡间小道，Token在传输过程中的延迟，足以让整个推理过程直接宕机。

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<center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 无CUDA时代的算力重构

海光DCU的破局点，在于对底层软件栈的深度重构。摆脱了对英伟达CUDA生态的路径依赖，技术团队在ROCm（Radeon Open Compute）类架构的基础上，重写了底层的通信算子与显存调度逻辑。

在这次与Kimi K3的适配中，我们看到了令人惊艳的张量并行（TP）与专家并行（EP）的协同优化。DCU通过定制化的编译器，实现了显存计算的异步流水线重叠。换言之，当GPU的计算单元正在处理当前Token时，网络接口已经提前预取了下一个专家所需的权重参数。这种通过软件压榨硬件极限的做法，生生在低带宽的物理限制下，跑出了媲美第一梯队的高吞吐量。

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<center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 本土算力生态的飞轮效应

海光DCU与万亿大模型的成功握手，跑通了国产算力最核心的商业逻辑　硬件不需要一开始就完美，但必须有顶级模型愿意陪跑。通过真实复杂的MoE调度场景去反复摩擦底层驱动，修复Bug，才能真正沉淀出好用的算力基础设施。

这一技术切片预示着，本土算力集群正在告别粗放的“堆卡时代”，步入精细化的软硬协同深水区。随着通信库的成熟与算子的不断丰富，国产GPU的算力折损率将持续下降。那些受制于制裁禁令、被迫在算力荒漠中求生的大模型团队，终于等来了一套能够支撑规模化商业落地的备选武器库。

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