國產 GPU 也能跑萬億大模型：海光 DCU 適配 Kimi K3，896 專家並行不卡頓
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AI資訊AI新閒資訊正文國產 GPU 也能跑萬億大模型：海光 DCU 適配 Kimi K3，896 專家並行不卡頓發布於AI新閒資訊時間 :Jul 28, 2026閱讀 :1分鐘國產算力第一次把萬億參數級的模型穩穩托住了。海光信息宣佈，已完成 Kimi K3在其 DCU 平臺上的全棧適配與性能驗證——這意味著，跑動這類龐然大物的，不再只是少數幾款海外旗艦芯片。
國產算力陣營迎來重要突破，海光信息正式宣布，旗下DCU（深度計算處理器）已完成對Kimi K3大模型的全棧適配與性能驗證，代表著萬億參數級別的模型終於能在國產GPU平台上穩定運行，不再只是少數幾款海外旗艦芯片的專利。 海光DCU此次從底層算子開始一路優化到推理引擎，實現了模型代碼無需任何更動即可直接部署的成果。對於開發者而言，這意味著遷移成本幾乎歸零，拿到算力後就能迅速上線，展現出相當從容的兼容性。 針對Kimi K3所採用的KDA注意力機制以及由896個專家組成的MoE（混合專家）架構，海光團隊進行了算子層級的深度定製與打磨。即便是在896個專家同時並行的極端情況下，面對百萬級上下文的沉重負載，推理過程依然能夠保持高效穩定，不會出現卡頓現象。 回歸到實際應用場景，Kimi K3在海光DCU的支撐下，足以承載長程智能體工程、視覺閉環創作乃至自主芯片設計等前沿領域的探索。這也意味著，國產算力的用戶終於能夠親手運行萬億級別的開源模型，不再受制於海外硬體。 值得一提的是，月之暗面在正式發布Kimi K3之前，就已經聯合海光信息與中科曙光完成了完整的兼容性調優工作。曙光團隊基於海光DCU的硬體棧，成功打通了Kimi MoE架構的分散式訓練與多卡並行推理鏈路；而海光DCU則依靠底層硬體與軟體棧的協同優化，在曙光的8000集群上讓長文本推理任務保持穩定運行。 官方實測數據為國產算力的表現給出了一顆定心丸。結果顯示，國產卡相較於海外頂級產品的性能折损被控制在12%以內，已經達到了商用部署的基本門檻。這項數據無疑為國內廠商在算力選擇上提供了更強的信心。 這項合作的達成，不僅是單一晶片與模型的適配成功，更標誌著國產AI基礎設施生態的逐步成熟。從底層晶片設計到分散式訓練框架，再到推理引擎的最佳化，一條完整的國產技術鏈路正在形成閉環。 Kimi K3本身即為目前全球開源陣營中規模最大的模型之一，採用MoE架構，總參數達到2.8萬億。海光DCU成功支撐此類超大模型，證明了國產算力在面對最先進的人工智慧架構時，已經具備了實際的承載能力。 業界普遍認為，萬億模型與國產GPU之間長期存在的一道高牆，如今被推開了一道縫隙。這不只是一個技術節點的突破，更可能悄悄改寫智能時代的算力版圖，讓更多本土企業與開發者得以在自主可控的平台上，投身於下一代AI應用的創新浪潮。 在Kimi K3權重正式對外開源後，海外市場的反應也側面印證了這款模型的競爭力。儘管美國國內存在部分政治勢力試圖遊說封殺中國開源模型，但Kimi K3憑藉頂級性能與極致性價比，仍在開源首夜吸引至少18家美國企業火速完成部署並對外提供商業服務，顯示商業理性往往能壓過政治表態。 與此同時，月之暗面團隊的動向也備受關注。在Kimi K3發布後，北京的一場慶功活動上，現場螢幕揭示的產品規劃顯示，K3定位為擴容升級版本，而下一代產品K4則將進一步打磨至極高水準，團隊更喊出「衝上月球」的標語，展現出強烈的進取心。從萬億模型成功落地國產硬體，到下一代技術的蓄勢待發，國產AI生態的未來發展值得持續觀察。
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