万卡集群可用度达到98%，集群秒级快恢(训练+推理)。 编辑丨李希 01 引言 你是否注意到，现在的 AI 越来越 "聪明" 了？能写小说、做翻译、甚至帮医生看 CT 片，这些能力背后离 不开一个默默工作的 "超级大脑工厂"——AI 算力集群。随着人工智能从简单规则判断进化到能处理万亿参 数的大模型，单台计算机的算力就像小舢板面对汪洋大海，而算力集群则是把上万台甚至几十万台计算机 像搭积木一样连接起来，形成一艘能承载巨量计算任务的 "算力航空母舰"。 当我们把上万台计算机整合成一个有机整体时，需要解决一系列世界级难题：如何让它们像精密钟表一样 协同工作？如何在部分设备故障时依然保持高效运行？如何快速修复大规模训练中的中断问题？接下来我 们将逐一揭秘这些支撑 AI 算力集群的关键特性，看看华为团队如何用工程智慧驯服这头算力巨兽。 02 超节点高可用： 24 小时不停工的智能工厂 就像医院的急诊系统必须时刻在线， AI 训练和推理也不能轻易中断。算力集群里每台计算机都有 "备用替 身"，当某台机器出现故障（比如突然断电或硬件损坏），系统会立刻启动备用机接管任务，就像接力赛中 接力棒无缝传递，确保自动驾驶训练、语音 ...

Core Insights - Ciena Corporation (NYSE: CIEN) provides essential hardware, software, and automation tools that facilitate the movement of large volumes of data across global networks with minimal lag, playing a critical role in maintaining internet stability [1] Company Overview - Ciena's products are utilized by telecom companies and hyperscalers, indicating its significant presence in the telecommunications and data management sectors [1]

6月5日，通信ETF（515880）涨超1.2%，全球AI景气延续或支撑光模块需求。 国信证券指出，全球AI行业景气度持续，互联网云厂商持续加大AI投入，资本开支同比大幅增 长，AI军备竞赛仍在持续。光模块需求呈现高景气度，Oracle、xAI等加大AI基建投入推动高速光模块 需求增长，CPO技术加速发展。5月通信板块表现强于大市，军工信息化、光模块光器件、卫星互联网 涨幅居前。我国商业航天加速发展，多地规划新建商业发射工位，政策推动下民营火箭研发和发射能力 快速提升。运营商经营稳健，分红比例持续提升，高股息价值凸显。 通信ETF（代码：515880）跟踪的是通信设备指数（代码：931160），该指数由中证指数有限公司 编制，从A股市场中选取涉及通信网络设备、终端设备及相关配套服务的上市公司证券作为指数样本， 聚焦通信设备制造业领域，旨在反映该行业上市公司证券的整体表现，具有鲜明的行业特征。 每日经济新闻 （责任编辑：董萍萍 ） 【免责声明】本文仅代表作者本人观点，与和讯网无关。和讯网站对文中陈述、观点判断保持中立，不对所包含内容 的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。请读者仅作参考，并请自行承担 ...

《华为技术披露集》系列 VOL.10 ：昇腾+鲲鹏 HUAWEI X HUXIU 三分之一个世纪前，加拿大学者们提出了经典的MoE模型神经网络结构，在人类探索AI的 「石器时代」中，为后世留下了变革的火种。 近十年前，美国硅谷的互联网巨擎在理论和工程等方面，突破了MoE模型的原始架构，让这 个原本被置于学术高阁的理念，化身成为了随后AI竞争的导火索。 如今，后发优势再一次来到了大洋此岸，以华为为代表的中国科技企业，纷纷提出对MoE架 构的优化重组方案。尤其是华为的MoGE架构，不仅克服了MoE负载不均衡及效率瓶颈的弊 病，还能够降本增效，便于训练和部署。 AI之战远未终结，但正如在其他领域中「多快好省」的中国产业底色一样，大模型这棵生于 西方长于彼岸的科技树，也同样会被东方智慧经手后，进化为更加普适和亲切的工具。 近期，虎嗅将打造《华为技术披露集》系列内容，通过一连串的技术报告，首次全面披露相 关的技术细节。 希望本系列内容能为业界起到参考价值，也希望更多人能与华为一起，共同打造长期持续的 开放协作生态环境，让昇腾生态在中国茁壮成长。 在通往更强大的AI路上，MoE已成为科技巨头另一个首选路径。 只要Scal ...

随着大模型的迅猛发展，混合专家（ MoE）模型凭借其独特的架构优势，成为扩展模型能力的重要 方向。MoE通过创新性的路由机制，动态地将输入token分配给不同的专家网络，不仅高效实现了模 型参数的规模化扩展，更在处理复杂任务时展现出显著优势。然而， 将 MoE模型在分布式集群环境 下进行训练时，训练效率不足，已成为亟待解决的难题。 实践 表明， MoE模型训练集群的效率面临两方面挑战：（1） 专家并行引入计算和通信等待 ， 当 模型规模较大时，需要切分专家到不同设备形成并行（ EP），这就引入额外 All-to-All 通信，同时 MoE层绝大部分EP通信与计算存在时序依赖关系， 一般的 串行执行模式 会 导致大量计算单元空闲 ， 等待 通信；（ 2） 负 载不均引入计算和计算等待 ， MoE算法核心是"有能者居之"，在训练过 程中会出现 部分热专家被频繁调用，而冷专家使用率较低 ；同时，真实训练数据的长度不一，不同 的模型层（如稀疏层、嵌入层等）的计算量也存在明显差异，造成不同卡之间计算也在互相等待。 形象地说， MoE训练系统就像一个交通拥塞严重的城区：1）人车混行阻塞，所有车辆（计算）必须 等待行人（通 ...

Core Viewpoint - Ribbon Communications Inc. has announced a share repurchase program of up to $50 million, reflecting the Board's confidence in the company's strategic plan and improved performance, particularly highlighted by record financial results in Q4 2024 [1][2]. Financial Performance - The company reported a 30% increase in earnings for 2024, achieving results at the high end of its original guidance [2]. - Business with US Tier One Service Providers doubled in 2024, supported by a multi-year contract with Verizon for modernizing telecom voice infrastructure [2]. Share Repurchase Program - The share repurchase program will commence on June 5, 2025, and continue through December 31, 2027 [1]. - The program may involve purchases in the open market, privately negotiated transactions, or structured through investment banking institutions, with the timing and amount subject to various factors [2]. Business Strategy and Outlook - The company has seen significant growth in business with Enterprise customers and U.S. Federal agencies [2]. - There is improved visibility in the business with positive book-to-bill ratios and a growing backlog, indicating a focus on driving profitable growth and strong cash flow generation [2]. Company Overview - Ribbon Communications provides secure cloud communications and IP optical networking solutions globally, focusing on modernizing networks for better competitive positioning [3]. - The company emphasizes its commitment to Environmental, Social, and Governance (ESG) matters, offering an annual Sustainability Report to stakeholders [3].

Core Insights - Viavi Solutions, Inc. is collaborating with 3-GIS to enhance fiber fault detection capabilities for enterprises, addressing the operational challenges of maintaining fiber infrastructure as it becomes critical for data communications [1][4] - The integration of Viavi's ONMSi Remote Fiber Test System with 3-GIS' geospatial capabilities aims to automate network issue detection and resolution, improving service quality and minimizing downtime [2][3] Industry Context - The demand for high-quality fiber connections is increasing as service providers face pressure to deliver consistent services for AI workloads and high-performance computing, making intelligent automated systems essential in the telecommunications industry [4] - Viavi's strategy includes expanding its product portfolio across various markets, which is expected to yield long-term benefits, particularly with the acquisition of Spirent Communications' high-speed ethernet and network security business [5] Company Performance - Viavi's stock has increased by 21.8% over the past year, although this is below the industry's growth of 35.4% [6]

图源： SuperCLUE 《中文大模型基准测评2025年5月报告》 安全双认证 ， 打造企业级AI的"可信底座" 除技术性能领先外，Nebula Coder-V6率先通过国家级权威安全认证，成为业内少数拥有"双安全 认证"的大模型产品 。 2025年，全球AI大模型竞赛进入白热化阶段。中文大模型测评基准SuperCLUE最新发布的 《中文 大模型基准测评2025年5月报告》 显示：中兴通讯自主研发的星云大模型Nebula Coder-V6在竞 争激烈的推理专项榜单中强势摘金， 总分并列第一 ，同时在综合总榜中斩获银牌（并列第二），彰 显了中兴通讯在AI核心赛道的前沿创新实力。 图源： SuperCLUE 《中文大模型基准测评2025年5月报告》 推理能力登顶 ， 数学与科学逻辑的"双优生" SuperCLUE推理榜单深度聚焦模型的逻辑思维与问题解决能力，涵盖数学推理、科学推理、代码生 成三大硬核维度。Nebula Coder-V6以总分67.4的优异成绩 登顶 ，其细分表现 也非常 亮眼：数 学推理 62.39分 ， 在全部测评模型中高居第三，超越OpenAI o4-mini、谷歌Gemini 2.5 Pr ...

现在，请大家一起数一下"1"、"2"。 OK，短短2秒钟时间，一个准万亿MoE大模型就已经吃透如何解一道高等数学大题了。 HUAWEI X HUXIU 三分之一个世纪前，加拿大学者们提出了经典的MoE模型神经网络结构，在人类探索AI的 「石器时代」中，为后世留下了变革的火种。 近十年前，美国硅谷的互联网巨擎在理论和工程等方面，突破了MoE模型的原始架构，让这 个原本被置于学术高阁的理念，化身成为了随后AI竞争的导火索。 如今，后发优势再一次来到了大洋此岸，以华为为代表的中国科技企业，纷纷提出对MoE架 构的优化重组方案。尤其是华为的MoGE架构，不仅克服了MoE负载不均衡及效率瓶颈的弊 病，还能够降本增效，便于训练和部署。 AI之战远未终结，但正如在其他领域中「多快好省」的中国产业底色一样，大模型这棵生于 西方长于彼岸的科技树，也同样会被东方智慧经手后，进化为更加普适和亲切的工具。 近期，虎嗅将打造《华为技术披露集》系列内容，通过一连串的技术报告，首次全面披露相 关的技术细节。 希望本系列内容能为业界起到参考价值，也希望更多人能与华为一起，共同打造长期持续的 开放协作生态环境，让昇腾生态在中国茁壮成长。 《华 ...

现在，请大家一起 数一下"1"、"2" 。 而且啊，这个大模型还是 不用GPU 来训练，全流程都是大写的 "国产" 的那种。 这，就是华为通过 "昇腾+Pangu Ultra MoE" 这套组合拳解锁的效果—— OK，短短2秒钟时间，一个 准万亿MoE大模型 就已经 吃透 如何解一道 高等数学大题 了！ 不仅实现了国产算力与国产模型全流程自主可控的训练闭环，更是在集群训练系统性能方面达到行业领先 水平。 有多领先？来看一组数据： · 预训练阶段：昇腾Atlas 800T A2万卡集群MFU提升至41% · 后训练阶段：单CloudMatrix 384超节点吞吐达35K Tokens/s 不用GPU的"炼"准万亿大模型方法 在深入华为Pangu Ultra MoE训练系统全流程之前，老规矩，我们还是先来了解一下此前的技术痛点。 整体来看，在当前的MoE预训练和强化学习后训练过程中所存在的挑战可以归结为六点： · 并行策略配置困难 ：面对数据并行、张量并行、专家并行、流水线并行和序列并行等多种策略的组合 选择，加上稀疏激活导致的负载不平衡因素，很难通过人工经验找到最优的并行配置方案。 · All-to-All通信 ...