沒有人不在期待大模型能夠成為下一個電動車，作為代表中國的新興產業，在世界范圍內掀起狂瀾。

然而主流的MoE架構大模型，卻苦于其結構上的“先天不足”：巨大的硬件成本與多重拖累效率的環節，使得中國企業在這場芯片堆砌與效率挖掘的苦徑上難以提速。

作為智能基礎設施提供商，華為在這場戰役中另辟蹊徑，利用其在數學算法和工程領域的深厚積累，為DeepSeek顯著提升了效率及用戶體驗。

山就在那里，但中國企業找到了不一樣的登頂之路。

近期，虎嗅將打造《華為技術披露集》系列內容，全面揭秘超大規模MoE模型推理部署技術，通過一連串的技術報告，首次全面披露技術細節。

希望本系列內容能為業界起到參考價值，也希望更多人能與華為一起，共同打造長期持續的開放協作生態環境，讓昇騰生態在中國茁壯成長。

《華為技術披露集》系列 VOL.5 ：昇騰親和

算子是 AI 大模型執行計算的 “原子級工具”，如同樂高積木中的基礎模塊，負責從加減乘除到特征提取的一切核心操作。

它們不僅是模型的效率引擎，更是硬件性能的放大器 —— 通過標準化設計、硬件深度適配與復用機制，讓芯片處理海量數據時如虎添翼。而昇騰此次開源的三大技術，正是算子優化的 “終極形態”。

AMLA × 融合算子 × SMTurbo

讓大模型推理速度與能效雙重革命

基于昇騰算力，華為團隊本次發布了三項重要的硬件親和算子技術研究：

AMLA：用“數學魔法”重構浮點運算，讓昇騰芯片的算力利用率突破 70%。

融合算子優化：像指揮交響樂團一樣調度硬件資源，讓計算與通信 “無縫協奏”。

SMTurbo：打造內存訪問的 “高速公路”，跨 384 卡延遲低至亞微秒級。

技術全景：

三大黑科技如何顛覆 AI 計算？

AMLA：以加代乘的“魔法”讓芯片算力利用率飆升

“數字煉金術”：對二進制表示重解析，將復雜乘法轉換為加法運算，充分利用存內算力，算力利用率飆升至 71%。

針對Decode階段的MLA計算，華為團隊提出了AMLA（Ascend MLA）算子，通過數學等價變化和硬件親和的深度優化，釋放昇騰芯片澎湃算力。

具體而言，通過對浮點數二進制編碼的重解析，把復雜的乘法運算變成簡單的加法操作，AMLA實現了基于存內計算的變量更新，充分利用算力的同時減少數據搬運；結合一系列基于昇騰硬件的計算流程及流水優化手段，進一步提升算子的整體性能。

當前AMLA算法的Attention 算子充分發揮昇騰硬件的計算能力，平均算力利用率達到55%，最高可達71%，優于FlashMLA公開的結果。

融合算子優化：硬件資源的 “交響樂指揮家”

將多個算子合而為一，讓計算、通信、存儲 “三重協奏”。

基于昇騰平臺部署 DeepSeek V3/R1 大模型的實踐經驗，華為團隊提煉出三大昇騰算子融合設計原理：硬件單元間并行度優化、冗余數據搬運消除、數學等價重構計算流。

首先，利用昇騰芯片的多硬件單元并行的能力，將跨硬件單元串行算子融合為復合算子，通過指令級流水編排實現計算耗時相互掩蓋。

其次，對串行向量算子實施融合處理，構建全局內存與計算單元緩存的直通數據通道，使中間結果全程駐留高速緩存。

最后，華為團隊運用數學等價關系解耦算子間數據依賴，重構計算順序實現并行加速。該技術體系在模型推理中實現了大幅性能提升。

SMTurbo：384 卡內存共享的 “超低延遲高速公路”

昇騰原生 Load/Store 語義讓跨卡訪存延遲進入亞微秒時代。

華為CloudMatrix 384支持384卡規模原生Load/Store語義。因其低延遲、上下文切換代價小、可細粒度流水等優勢，受到業界廣泛關注?；诠蚕韮却娴募贤ㄐ艥M足了小數據量、大范圍集合通信場景需求，成為稀疏模型推理的關鍵能力。

面向原生Load/Store內存語義通信提供軟硬件加速能力，ShmemTurbo Concurrent Push & Pull (SMTurbo-CPP) 將Load/Store在讀和寫兩個方向上并行，發揮了昇騰芯片讀寫分離的微架構優勢。

針對數據保序場景下的同步開銷問題，引入了批處理與中轉機制，降低了控制邏輯的開銷。在跨機訪存通信場景下，方案可以提升CloudMatrix 384中昇騰芯片每線程的訪存吞吐20%以上。

如上，在提到的三個算子層面優化技術的未來發展上：

針對AMLA，將研究僅KVCache 量化和全量化場景的MLA 算子優化，進一步擴展算子應用場景。

針對融合算子優化，將進一步探索融合算子在更多模型架構上的應用，推動大語言模型在昇騰硬件上的高效推理與廣泛應用。

針對Load/Store的優化技術，將結合業務設計精巧的流水實現，平衡讀寫平面的負載分擔，將CPP 思想引入Deepseek dispatch 與combine 場景，在大BatchSize下取得實際收益。

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