国产 GPU 也能跑万亿大模型：海光 DCU 适配 Kimi K3，896 专家并行不卡顿
国产算力第一次把万亿参数级的模型稳稳托住了。海光信息宣布，已完成 Kimi K3在其 DCU 平台上的全栈适配与性能验证——这意味着，跑动这类庞然大物的，不再只是少数几款海外旗舰芯片。
海光 DCU 从底层算子一路优化到推理引擎，模型代码无需任何改动就能直接跑起来，迁移成本几乎压到零，开发者拿到算力即可上线部署，兼容性相当从容。针对 KDA 注意力与896专家组成的 MoE 架构，海光做了算子级的定制打磨;哪怕896个专家同时并行，在百万级上下文的重载场景下，推理依旧高效稳定，不会卡顿。
落到场景上，K3在海光 DCU 上能撑起长程智能体工程、视觉闭环创作乃至自主芯片设计这类前沿玩法，国产算力用户也终于能亲手跑通万亿级的开源模型。值得补一笔的是，月之暗面在发布 K3之前，便已联合海光与中科曙光完成了完整的兼容性调优:曙光基于海光 DCU 硬件栈，打通了 Kimi MoE 架构的分布式训练与多卡并行推理链路;海光 DCU 则靠底层硬件与软件栈的协同优化，在曙光8000集群上让长文本推理稳稳运行。
官方实测给出了一颗定心丸:国产卡的性能折损被控制在12% 以内，已经达到商用部署的门槛。当万亿模型与国产 GPU 之间的那道墙被推开一道缝，智能时代的算力版图，正悄悄挪动。
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