準萬億參數模型訓練賽道，不止英偉達能跑了！華為突然放出核彈級技術報告——用6000塊昇騰NPU跑出7180億參數MoE大模型，直接把AI算力競賽拉進中國時間。

華為此次突破的核心，在于構建了算法、框架、硬件深度協同的創新體系。

面對MoE模型特有的負載均衡難題，團隊首創動態路由與靜態架構融合設計：通過細粒度專家與共享專家的混合架構，結合TP8×EP4超融合并行策略，既保證了模型表達能力，又避免了傳統MoE架構因專家資源分配不均導致的效率損耗。

在通信瓶頸攻堅中，研發團隊針對萬億參數模型訓練中"通信墻"問題，獨創分級EP通信機制，通過機內AlltoAll與機間Allgather的混合調度，將跨機通信量降低。配合自適應前反向掩蓋策略，實現計算與通信的完全重疊。

這種將通信開銷隱藏于計算周期內的設計，打破了分布式訓練的擴展性天花板。

硬件適配層面，則通過將張量對齊至256維度以匹配昇騰NPU的16×16矩陣計算單元，使硬件算力釋放效率直線提升。

更值得關注的是動態負載均衡機制：規劃器基于歷史負載預測進行專家遷移，執行器以分鐘級頻率調整參數分布，這種軟硬件協同的動態調度，使設備間任務均衡度達到95%以上，空泡率從18.98%驟降至10.49%。

當國產算力能穩定跑準萬億參數模型時，英偉達GPU還是不是剛需？