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基于Qwen3.x看Ascend 950上如何进行推理优化
📋总体概括
昇腾社区推出一场聚焦Ascend 950与Qwen3.x的技术直播,讲解大模型在950上的推理优化路径。内容涵盖950硬件与通信特性、模型结构分析、集群规模估算,并结合硬件拓扑讲解TP/EP并行方案选择;同时基于Qwen3.5 recipe,深入Full Attention、Linear Attention与MoE混合结构的优化,以及融合算子、量化方案、切分并行和通用图模式。整体是面向国产算力上模型-硬件协同优化的实操型技术分享。
⚡关键信息
- ▸直播主题为基于Qwen3.x在Ascend 950上进行大模型推理优化的方法分享
- ▸内容覆盖950硬件与通信特性、模型结构分析及集群规模估算
- ▸结合硬件拓扑讲解如何选择TP/EP并行方案
- ▸针对Qwen3.5 recipe重点优化Full Attention、Linear Attention与MoE混合结构
- ▸技术手段包括融合算子、量化方案、切分并行与通用图模式
🔥犀利点评
这类直播的真正看点不在PPT上的名词堆砌,而在于昇腾是否敢给出与英伟达同框架下的实测性能对比。Qwen系列是国内推理生态的事实标准,能把它在950上跑顺、跑省,比发布更多芯片更有说服力。融合算子加量化加并行切分的老三样各厂都在讲,差异在于Linear Attention和MoE这种新结构能否吃透硬件特性。拭目以待实测数据,别又是理论优化百分比。
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