清昴智能技术总监杨泽乾带来《面向大规模 MoE 模型和行业模型的国产化部署优化探索》主题分享，深度剖析自主创新背景下，大规模 MoE（混合专家）模型在国产化硬件部署中面临的性能适配、资源调度等多重技术挑战，并重磅发布清昴全栈式专属解决方案，为国产化 AI 技术在行业场景的深度落地提供关键技术支撑。

以昇腾 300I DUO 为例，其芯片互联带宽受限、通信平面异构等硬件特性，曾在大规模分布式计算场景下对模型性能释放形成显著制约，尤其在多卡协同、长文本处理等复杂场景中，硬件潜力难以充分发挥。

清昴智能基于对国产化硬件架构与 AI 模型底层逻辑的深刻理解，依托模型优化、异构量化、并行通信优化、缓存与调度优化、算子融合与优化等全维度创新实践，形成针对性突破：通过定制化并行通信算法与异构拓扑感知策略，破解 300I DUO 的带宽瓶颈与多卡通信限制；借助异构量化与算子融合技术，在保障模型精度的同时降低硬件资源消耗；结合智能缓存调度方案，适配长上下文、高重复率的 Agent 场景需求，大幅提升资源利用效率。

清昴的软硬件协同优化，从底层驱动到上层应用实现技术闭环，成功激活昇腾 300I DUO 的硬件性能潜能，让大规模 MoE 模型与行业模型在昇腾 300I DUO平台上实现高效稳定运行，为企业 AI 私有化部署筑牢技术根基。

目前，清昴已围绕昇腾300I Duo打造了全尺寸模型解决方案：基于 “鲲鹏 + 昇腾 300I Duo” 全栈国产化架构，推出高性价比、均衡效能、高性能三级配置，覆盖 32B、70B 到 200B MoE 模型，10 万元级起步即可支撑从日常应用到企业级核心任务的全场景需求，实测长上下文、Agent 模式性能优异，让AI真正赋能业务！