华为昇腾950PR矩阵计算仅H100四成速度,DeepSeek正从软件里挤性能

2026-10-27 2 次阅读 RSS订阅
动察 Beating AI 快讯,去年,DeepSeek 尝试用华为昇腾芯片训练 R2,华为工程师驻场协助也没能跑通。芯片稳定性、跨卡通信和软件支持都存在问题。今年双方继续深入合作。9 月底,DeepSeek 集中公开了六套昇腾适配代码;10 月又传出华为正在按照 DeepSeek 的模型需求调整下一代芯片设计。 半导体研究机构 SemiAnalysis 最近公布了昇腾 950PR 的实测结果。研究人员选取 1055 组大模型常用的矩阵计算,发现华为自己的底层程序已经让 950PR 发挥出自身 86% 的可达算力,高于英伟达 H100 的 75.5%。可实际运算速度仍只有 H100 的 43%,与更新的 B300 相比更只有 21%。 DeepSeek 正在从软件里减少数据搬运和等待时间。比如运行注意力计算时,原本需要分别读取的两份数据,经过 FlashMLA 调整存储方式后,一次就能取齐。另一套工具 TileLang 可以让芯片一边计算,一边提前加载下一批数据。SemiAnalysis 实测,自动调度让部分小型计算任务的耗时最多减少约 40%。DeepSeek 还移植了负责 MoE 专家通信的 DeepEP,但通信与计算仍会争抢内存带宽,华为计划继续改进固件。 此次测试的 950PR 主要面向推理输入处理,DeepSeek 准备最快年底用于大规模预训练的是 950DT。此前双方已开展千卡级测试,但要让上万颗芯片连续完成一轮大模型训练,还需要解决更复杂的协同和稳定性问题。

📰 来源:https://www.okx.com/zh-hans/feed/post/91164063225024

💬 引用锚点
华为昇腾950PR底层优化发挥86%算力,但实际矩阵计算速度仅达H100的43%,硬件性能仍有较大提升空间。
DeepSeek通过FlashMLA和TileLang等软件工具优化数据存储与调度,使部分小型计算任务耗时减少约40%。
华为正按DeepSeek的模型需求调整下一代芯片设计,双方合作已从软件适配延伸至硬件层面的深度协同。

常见问题

华为昇腾950PR的计算性能如何?▼
DeepSeek与华为的芯片合作进展如何?▼
DeepSeek的软件优化效果怎样?▼