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華為官宣昇騰 0day 支持 Kimi K3 的訓練適配及推理部署

2026年7月28日 16:17
華為官宣昇騰 0day 支持 Kimi K3 的訓練適配及推理部署

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首頁 > 智能時代>人工智能 華為官宣昇騰 0day 支持 Kimi K3 的訓練適配及推理部署 2026/7/28 16:17:30 來源:IT之家 作者:歸瀧 責編:歸瀧 評論: 感謝IT之家網友 不一樣的體驗 的線索投遞! IT之家 7 月 28 日消息,2026 年 7 月 27 日,月之暗面正式開源 Kimi K3。該模型總參數量達 2.

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月之暗面於2026年7月27日正式開源Kimi K3大語言模型,該模型總參數量達到2.8萬億,是全球首次開源的3萬億級別模型,設計上瞄準長程程式編寫、知識密集型工作以及深度推理等前沿智能應用場景。開源消息釋出後僅隔一日,華為官方隨即宣布,旗下昇騰AI計算平台已達成0day極速適配,同步支援Kimi K3的訓練與推理部署,展現其生態對最新大型開源模型的快速響應能力。 在訓練適配方面,華為基於MindSpeed MM深度學習框架,分別在Atlas 800 A3與Atlas 900 A3 SuperPoD上完成減層訓練的基礎功能適配。針對Kimi K3龐大參數量所帶來的計算需求,華為更在運算元層級、並行加速策略以及記憶體使用效率上進行專項優化,使訓練負載能在昇騰硬體上高效運轉,降低大規模模型訓練的門檻。 推理部署環節,華為透過vLLM Ascend與SGLang兩套開源推理引擎,實現對Kimi K3的快速部署支援。昇騰950超節點進一步提供FP8、MXFP8、MXFP4等完整數值精度格式,尤其原生相容Kimi K3所採用的mxFP4量化權重,使量化後的模型能在不犧牲推論品質的前提下,獲得更高的運算效率與更低的記憶體佔用。 月之暗面在開源模型的同時,也公開了三項支撐Kimi K3訓練的關鍵基礎設施技術:MoonEP、FlashKDA與AgentEnv。其中FlashKDA已於更早時間開源,MoonEP與AgentEnv則伴隨本次模型發布正式對外界釋出。這三項技術分別負責高性能通訊、高性能運算算子以及分散式強化學習環境,構成從訓練到推理流程中的核心技術鏈路。 目前Kimi K3的模型權重與相關程式碼已上傳至Hugging Face與GitHub平台,供學術研究及開發社群自由取用。隨著模型開源,社群得以在昇騰平台上直接進行訓練與推理作業,華為亦表示將持續深化對各類開源模型的適配,保持與人工智慧生態的同步演進。 這次華為在Kimi K3開源當日即完成0day適配,不僅凸顯昇騰平台與開源社群的緊密整合,也為業界提供了一個大規模模型快速落地的實際案例。從訓練框架的專項優化到推理引擎的多元支援,華為透過完整的軟硬體協同,讓Kimi K3這款參數量突破3萬億等級的模型,從發布首日起就能在實際場景中發揮效能。

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