4月24日，DeepSeek-V4 系列模型發(fā)布。圍繞該模型 CSA/HCA 混合注意力機(jī)制帶來的新型計算需求，云天勵飛依托自研 GPNPU 架構(gòu)及 IFWA 智能融合軟件棧，通過 PyTorch 插件 torch_ifwa，完成了面向 GPNPU 平臺的關(guān)鍵機(jī)制適配驗(yàn)證。

此次適配驗(yàn)證主要面向 DeepSeek-V4 中 CSA/HCA 混合注意力機(jī)制的計算特征，驗(yàn)證了 IFWA 軟件棧對新型注意力結(jié)構(gòu)的快速響應(yīng)能力，以及 GPNPU 架構(gòu)面向前沿大模型演進(jìn)的適配潛力。該進(jìn)展為后續(xù) DeepSeek-V4 系列模型在 GPNPU 平臺上的工程化部署、算子優(yōu)化和性能驗(yàn)證奠定了基礎(chǔ)。

CSA/HCA 混合注意力機(jī)制：DeepSeek-V4長上下文效率優(yōu)化的重要創(chuàng)新

CSA/HCA 混合注意力機(jī)制，是 DeepSeek-V4 系列模型面向超長上下文推理效率優(yōu)化的重要架構(gòu)創(chuàng)新。

其中，CSA 即壓縮稀疏注意力，通過壓縮與稀疏選擇機(jī)制，減少長上下文場景中的冗余注意力計算；HCA 即重度壓縮注意力，通過更高比例的 KV 壓縮，在壓縮后的序列表示上執(zhí)行注意力計算，進(jìn)一步降低 KV cache 占用和計算開銷。二者協(xié)同作用，有助于在長上下文場景下降低推理成本、提升推理效率。

這一架構(gòu)變化對底層算力平臺提出了更高要求：一方面，需要芯片架構(gòu)具備對稀疏計算、動態(tài)訪存和不規(guī)則計算模式的支持能力；另一方面，也要求軟件棧能夠快速識別模型結(jié)構(gòu)變化，并將新的計算模式有效映射到目標(biāo)算力架構(gòu)之上。

IFWA軟件棧：提升前沿模型適配效率

面向 DeepSeek-V4 系列模型的結(jié)構(gòu)變化，云天勵飛 IFWA 智能融合軟件棧發(fā)揮了關(guān)鍵作用。

IFWA 通過 PyTorch 插件 torch_ifwa，面向模型計算圖和關(guān)鍵算子進(jìn)行適配，在盡量保持上層模型調(diào)用接口穩(wěn)定的前提下，推動 DeepSeek-V4 相關(guān)計算機(jī)制向 GPNPU 架構(gòu)映射，降低模型遷移與適配成本。

同時，IFWA 采用插件化、低侵入式的適配思路，可對接 vLLM、SGLang 等主流大模型推理框架，并盡量復(fù)用開發(fā)者在現(xiàn)有 AI 計算生態(tài)中的工程習(xí)慣，提升前沿模型向國產(chǎn)算力平臺遷移的便利性。

對開發(fā)者而言，這意味著未來在 GPNPU 平臺上部署前沿大模型時，可以通過軟件棧層面的適配機(jī)制，減少底層遷移工作量；對國產(chǎn) AI 算力生態(tài)而言，則意味著模型、推理框架、軟件棧與芯片架構(gòu)之間的協(xié)同效率有望進(jìn)一步提升。

面向國產(chǎn)算力生態(tài)，增強(qiáng)模型適配敏捷性

隨著大模型技術(shù)持續(xù)演進(jìn)，算力平臺的競爭已經(jīng)不再局限于單點(diǎn)硬件性能，而是走向芯片架構(gòu)、軟件棧、推理框架、模型適配效率和開發(fā)生態(tài)的系統(tǒng)性競爭。

此次 DeepSeek-V4 系列模型關(guān)鍵機(jī)制適配驗(yàn)證，是云天勵飛在 AI 軟件棧與 GPNPU 架構(gòu)協(xié)同設(shè)計方面的一項(xiàng)階段性技術(shù)進(jìn)展。通過 IFWA 智能融合軟件棧，云天勵飛進(jìn)一步驗(yàn)證了面向前沿大模型快速適配的技術(shù)路徑，有助于縮短模型從發(fā)布到國產(chǎn)算力平臺部署驗(yàn)證的周期。

未來，云天勵飛將繼續(xù)圍繞 GPNPU 架構(gòu)和 IFWA 智能融合軟件棧，推動更多前沿大模型在 GPNPU 平臺上的適配、優(yōu)化與驗(yàn)證，助力國產(chǎn) AI 基礎(chǔ)設(shè)施加快走向可用、好用、易用。