寒武纪成功适配 DeepSeek-V4，推动 AI 模型高效运行

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寒武纪近日正式宣布，已完成对深度求索（DeepSeek）最新发布的开源大模型 DeepSeek-V4 的 Day 0 级别适配。该适配在模型开源当日即实现稳定部署与高效运行，显著缩短了用户从模型发布到实际应用的落地周期，进一步强化了AI推理的时效性与实用性。依托自研高性能融合算子库 Torch-MLU-Ops，寒武纪针对 DeepSeek-V4 中的关键模块——如 Compressor 和 mHC——进行了深度定制化加速，有效释放了底层硬件的计算潜能。

在推理引擎层面，寒武纪全面集成 vLLM（Variable Length Language Model）框架，原生支持张量并行（TP）、流水线并行（PP）、序列并行（SP）、数据并行（DP）及专家并行（EP）等多种分布式策略。同时，通过通信与计算重叠调度、低比特量化推理（如 INT4/FP8）、以及 Prefill 与 Decode 阶段分离部署（PD Separation）等关键技术优化，在严苛的端到端延迟约束下，实现了吞吐量的大幅提升。

硬件协同方面，寒武纪深度挖掘 MLU 芯片架构特性，对内存访问模式与排序逻辑进行精细化调优，显著加速稀疏 Attention 计算及 Indexer 模块执行效率。凭借高带宽互联设计与超低通信延迟优势，系统在各类负载场景下的通信开销被压缩至极低水平，从而大幅提升分布式推理集群的整体资源利用率。

值得关注的是，DeepSeek-V4 具备百万级 token 的超长上下文理解能力，在智能体（Agent）行为建模、多源世界知识整合以及复杂逻辑推理等方面，已跻身全球开源大模型第一梯队。用户可通过 DeepSeek 官网或官方移动应用，即时体验其强大的长程记忆与交互能力；面向开发者的 API 接口也已同步升级，支持便捷接入与灵活调用。

此次全栈式适配与性能优化，不仅大幅提升了 DeepSeek-V4 在国产AI芯片平台上的运行效率，更体现了寒武纪在软硬协同、大模型工程化落地方面的深厚积累与领先技术实力，为国产AI生态的高质量发展注入强劲动能。

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