华为与DeepSeek联手突破：中国AI算力新标杆

在当今快速发展的科技领域，人工智能（AI）已经成为各国竞相角逐的焦点。尤其是在AI推理性能方面，中国企业和研究机构正展现出前所未有的实力。最近，华为与DeepSeek的合作引起了广泛关注。本文将探讨这两家公司在AI推理性能方面的最新进展及其对中国乃至全球AI格局的影响。

华为和DeepSeek共同推出了一款名为DeepSeek-R1的AI推理模型。这款模型基于华为自主研发的昇腾系列芯片，并采用了大规模专家并行的最佳实践。据官方介绍，在保证单用户20 TPS水平的前提下，单卡Decode吞吐量达到了惊人的1920 Tokens/s，这一成绩已经可以与英伟达H100的部署性能相媲美。

为了实现如此出色的性能，华为团队对DeepSeek-R1进行了多项技术创新。首先是对模型侧通信进行了优化。传统的方法在处理大规模分布式训练时，往往面临着通信次数多、数据量大的问题。为了解决这个问题，华为提出了FlashComm网络通信方案。它通过减少通信次数和数据量，不仅提高了通信效率，还消除了网络中的一些冗余计算。此外，华为还开发了层内并行转换技术，进一步优化了通信时延。

另一个重要的改进是计算通信并发机制。昇腾芯片本身支持计算和通信的并发处理，这意味着可以在MoE层计算过程中，同时进行AllGather汇聚各张卡上的Token特征的操作。这种设计使得Gate函数的计算和通信、共享专家的计算以及特征汇聚的AllGather函数之间不再相互依赖，从而提高了整体性能。在实际应用中，这种方法使得DeepSeek V3模型在大并发场景下的Decode性能提升了15%。

除了硬件层面的技术革新，华为还在软件层面进行了大量优化工作。例如，API Server扩展技术就是其中之一。通过支持API Server水平扩容策略，可以有效提升框架请求处理能力，降低用户请求延迟，提高系统吞吐量（QPS）。此外，团队还提出了一种高效的负载均衡策略，通过动态负载均衡、热专家冗余部署、实时调度和动态监控等核心技术，显著提升了MoE模型的推理性能。

FusionSpec推理投机加速技术则是针对小批量（batch）低时延场景的应用。为了更好地发挥昇腾芯片高计算带宽的优势，在低时延大并发场景下实现高吞吐，团队设计了一个投机推理引擎——FusionSpec。该引擎通过流程拼接和轻量步间准备等方式，大幅减少了框架耗时，并适应了PD分离的部署场景。

值得注意的是，华为并没有止步于此。他们还针对复杂的MLA前序算子进行了优化。在Prefill阶段，通过双流并发等技术实现了流水掩盖；而在Decode阶段，则采用了权重吸收和深度融合等手段，进一步提高了计算效率。特别是MLAProlog算子的优化，使得其性能提升了30%以上。

除了上述提到的技术细节之外，华为还特别注重用户体验。为了让更多开发者能够轻松上手这些先进技术，华为推出了《Manus极简入门》这样一本书籍。书中详细介绍了如何创建属于自己的AI智能体，并涵盖了多个应用场景。即使是对AI毫无了解的新手，也可以通过阅读此书快速掌握相关技能。

在全球范围内，AI技术的竞争日益激烈。美国政府不断加强对中国高科技企业的制裁，试图限制其发展。然而，华为和DeepSeek的合作证明了中国企业有能力应对挑战，并且能够在关键技术领域取得突破。这次合作不仅是两家公司的胜利，更是整个中国AI行业的进步。

未来，随着更多类似华为与DeepSeek这样的合作案例出现，我们有理由相信，中国AI产业将会迎来更加辉煌的发展前景。在这个过程中，政府、企业和社会各界都需要共同努力，推动本土AI生态系统的建设，培养更多优秀的专业人才，为实现中华民族伟大复兴贡献力量。

总之，华为与DeepSeek的合作展示了中国企业在AI推理性能领域的强大实力。通过一系列技术创新，DeepSeek-R1成功实现了与英伟达H100相当的性能表现。更重要的是，这次合作为中国AI产业树立了一个新的标杆，激发了更多企业和研究机构投入到这个充满潜力的领域中来。展望未来，我们期待看到更多令人振奋的成果涌现出来。