推倒万亿参数大模型内存墙

本文首先探讨了 内存墙 的传统定义，然后着眼于另一种观点，该视图将内存容量与 AI 模型中参数数量的增长进行比较。无论从哪个定义来看，记忆墙已经到来，这是一个严重的问题。它以一些翻越墙壁或至少降低墙壁高度的技术结束。...

IT之家 5 月 30 日消息，华为今日推出 参数规模高达 7180 亿 的全新模型盘古 Ultra MoE，这是一个 全流程在昇腾 AI 计算平台上训练 的准万亿 MoE 模型。据IT之家了解，盘古团队提出 Depth-...自适应管理内存优化策略的开发；...

DeepSeekMoE：通过稀疏激活专家参数（如V3的671B参数中仅激活37B/令牌），实现计算资源的高效利用。训练成本为250 ...建议采用3D堆叠DRAM（如SeDRAM）或晶圆级集成（System-on-Wafer），缓解Transformer类模型的内存墙问题。...

这场大会被视为“AI内行人的学术盛会”，也见证了中国AI科研机构智源研究院（下称“智源”）的最新动作：发布“悟界”系列大模型。智源研究院院长王仲远认为：“大...同年“悟道”2.0以1.75万亿参数一度成为全球最大模型之一。...

这是一个全流程在昇腾AI计算平台上训练的准万亿MoE模型。盘古ProMoE大模型，在参数量仅为720亿、激活160亿参数量的...在业界权威大模型榜单SuperCLUE最新公布的2025年5月排行榜上，位居千亿参数量以内大模型排行并列国内第一。...

这是一个全流程在昇腾AI计算平台上训练的准万亿MoE...此外，近期发布的盘古Pro MoE大模型，在参数量为720亿，激活160亿参数量的情况下，在大模型榜单SuperCLUE的2025年5月排行榜上，位居千亿参数量以内大模型排行并列国内第一。...

在C4预训练任务中，SGG与Adam结合使用时，在各种模型规模（从6000万到10亿参数）上都取得了显著的性能提升。例如，在60M参数的模型上，Adam+SGG比原始...这种简单易用但效果显著的方法，有望在未来的大模型训练中得到广泛应用。...

在通用人工智能的探索之路上，智源研究院以\

重磅推出参数规模高达7180亿的全新模型—盘古Ultra MoE，这是一个全流程在昇腾AI计算平台上训练的准万亿MoE模型。...在业界权威大模型榜单SuperCLUE最新公布的2025年5月排行榜上，位居千亿参数量以内大模型排行并列国内第一。...

据介绍，dots.llm1 是一个中等规模的文本 MoE 大模型，其激活参数量为 140 亿（14B），总参数量达 1420 亿（142B），上下文长度 32K。通过高效数据处理流程，该模型在预训练阶段仅使用 11.2 万亿（11.2T）高质量真实数据（未...