昇腾910B与DeepSeek：国产算力与开源模型的架构适配分析

Yeats_Liao

516人浏览 · 2026-01-12 10:18:20

Yeats_Liao · 2026-01-12 10:18:20 发布

在这个大模型狂飙突进的时代，我们正经历着一场有趣的软硬碰撞。

一方是国产算力的扛把子昇腾910B，承载着摆脱外部依赖、构建自主可控AI基础设施的重任；另一方是开源界的当红炸子鸡DeepSeek，以其惊艳的MoE架构和极具性价比的性能，让无数开发者跃跃欲试。

当这两者相遇，会擦出怎样的火花？是天作之合，还是需要经历一番磨合阵痛？这篇文章不谈宏大的叙事，只聊技术细节。我们将像拆解精密仪器一样，剖析这两者的底层架构，看看如何在国产NPU上，让DeepSeek跑得稳、跑得快。

1. 为什么是这对CP？

在过去很长一段时间里，AI开发者的默认选项几乎都是CUDA生态。NVIDIA的GPU加上完善的软件栈，确实构筑了一道极高的护城河。但风向变了。DeepSeek的出现，打破了“好模型=闭源”的刻板印象。尤其是DeepSeek-V2/V3系列，凭借MoE混合专家架构，在保持高性能的同时极大地降低了推理成本。这对于算力资源本就紧张的国内企业来说，无疑是一剂强心针。

而昇腾910B作为华为目前最强的训练与推理芯片，其FP16算力已经可以对标A100。更重要的是，它买得到，而且供货相对稳定。把DeepSeek部署在910B上，不仅仅是能用，更是一种战略上的双保险：既掌握了顶级的模型权重，又握住了底层的算力钥匙。

2. 深入底层：昇腾910B的脾气

要驯服这头猛兽，首先得了解它的构造。昇腾910B采用的是达芬奇架构，这与我们熟悉的GPU架构有着本质的区别。在GPU中，我们习惯了成千上万个CUDA Cores并行计算。而在昇腾NPU中，计算的核心在于AI Core。

每个AI Core内部主要包含两个核心单元：Cube Unit和Vector Unit。Cube Unit也就是矩阵运算单元，它是专门干矩阵乘法的苦力，算力极高。在大模型推理中，它负责处理那些巨大的GEMM通用矩阵乘法操作，比如Attention中的QKV投影、FFN层的前馈网络。

另一个是Vector Unit向量运算单元，负责处理向量计算，比如LayerNorm、Softmax以及各类激活函数。关键点在于，Cube单元非常强悍，但Vector单元相对较弱。这意味着，如果你的模型算子能被编译成矩阵乘法，那在910B上就是起飞；如果充斥着大量的零碎向量计算，性能就会大打折扣。

此外，DeepSeek作为大模型，对显存带宽极其敏感。910B配备了高带宽的HBM内存，这对于MoE架构尤为重要。MoE模型的特点是参数量大但激活参数少。在推理时，我们需要频繁地从显存中加载不同的专家权重。高带宽就是MoE的生命线，如果带宽跟不上，计算单元就会处于饥饿状态，空转等待数据。

3. DeepSeek的架构挑战：MoE与MLA

DeepSeek并非普通的Transformer模型，它引入了两个极具挑战性的特性，给适配工作带来了不小的麻烦。

首先是混合专家模型MoE的路由难题。DeepSeek采用了细粒度的MoE架构，输入Token经过Router路由器分发给不同的Expert进行处理。在GPU上，这通常通过高效的Scatter/Gather操作或者专门的MoE Kernel来实现。但在昇腾上，我们需要特别关注算子亲和性。Router的Top-K选择逻辑，如果直接用PyTorch原生的torch.topk，可能会导致大量的数据搬运。在NPU上，最好能将其融合为一个定制算子。同时，如果是多卡推理，不同Expert分布在不同卡上，跨卡的All-to-All通信会成为瓶颈。昇腾的HCCS互联带宽虽然很高，但也需要专门的通信算子优化。

其次是DeepSeek-V2引入的MLA（Multi-Head Latent Attention）机制。它通过压缩KV Cache来降低显存占用，但这引入了复杂的KV投影逻辑。标准的FlashAttention加速库可能无法直接支持MLA的特殊结构。这就要求我们基于Ascend C语言，修改FlashAttention的实现，适配MLA的压缩逻辑，或者在进入Attention层之前，先将KV矩阵进行解压或变换，使其符合标准FA的输入格式。

4. 适配实战：从PyTorch到CANN

要在昇腾上跑起来，我们主要依赖华为的PyTorch插件torch_npu。它就像一个翻译官，把PyTorch的指令翻译给CANN软件栈。

绝大多数PyTorch算子都能自动映射到NPU上，你不需要重写整个模型代码。以下是一个简单的示例：

import torch
import torch_npu

# 检查NPU是否可用
if torch_npu.npu.is_available():
    device = torch.device("npu:0")
    print(f"检测到NPU设备: {torch_npu.npu.get_device_name(0)}")
else:
    print("未检测到NPU，请检查驱动安装！")

# 定义一个简单的Linear层
layer = torch.nn.Linear(4096, 4096).to(device)
input_tensor = torch.randn(1, 4096).to(device)

# 前向计算 - 这里会自动调用NPU底层的MatMul算子
output = layer(input_tensor)

看起来很简单，但坑往往在细节里。DeepSeek代码库中可能会使用一些非常新的算子或者特殊的Tensor操作。如果遇到Op type not supported的报错，通常有两种解法：一是算子替换，用等价的、NPU支持更好的算子组合来实现；二是AICPU回退，让这个算子在CPU上跑，但这会带来巨大的数据拷贝开销，是性能杀手。

在精度方面，DeepSeek通常使用BF16训练。昇腾910B对BF16提供了原生支持，这是一个巨大的优势。相比FP16，BF16拥有和FP32一样的动态范围，极大减少了溢出风险。但在实际推理中，如果追求极致速度且能容忍微小的精度损失，可以尝试AMP混合精度，将部分计算密集的MatMul转为FP16计算。

# 开启混合精度上下文
from torch_npu.npu import amp

model = DeepSeekModel(...).npu()
optimizer = ...

# 在AMP上下文中进行前向和Loss计算
with amp.autocast():
    output = model(input_data)
    loss = criterion(output, target)

# Scaling Loss以防止下溢
scaler = amp.GradScaler()
scaler.scale(loss).backward()
scaler.step(optimizer)
scaler.update()

5. 性能优化：让NPU满血运行

跑通只是第一步，跑快才是本事。在适配DeepSeek时，有两个核心优化点值得关注。

第一是算子融合。Transformer结构中有大量固定的模式，比如 Linear -> Bias -> Gelu。如果分开执行，会有三次读写显存的操作。昇腾CANN提供了图模式，可以自动将这些小算子融合成一个大算子，一次执行完成。对于DeepSeek中的SwiGLU激活函数，我们可以手动编写融合算子。

# 原始实现（慢）
def swiglu_ref(x):
    x, gate = x.chunk(2, dim=-1)
    return torch.nn.functional.silu(gate) * x

# NPU融合算子（快）
# 使用torch_npu提供的自定义融合算子接口
def swiglu_fused(x):
    return torch_npu.npu_swiglu(x, dim=-1)

实测显示，在MLP层使用融合算子，性能可提升20%-30%。

第二是开启FlashAttention。这是大模型推理的标配。在昇腾上，你需要显式调用华为优化的FlashAttention接口。

from torch_npu.npu import transform_to_npu_fa

# 假设q, k, v已经准备好
# scale_factor通常是 1 / sqrt(head_dim)
output = torch_npu.npu_fusion_attention(
    q, k, v, 
    head_num=32, 
    input_layout="BNSD", 
    scale=0.125
)