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全球还在等 NVL144 排产，一支中国团队用 Ascend 把 DeepSeek-V4 训到了 34.22% MFU
7 月 22 日，一支中俄联合研究团队 SLAI-AITP 在 arXiv 上发表了一篇 73 页的技术报告：他们在华为 Ascend 910C NPU 集群上，对 DeepSeek V4-Pro（1.6T 总参数 / 49B 激活参数的 MoE 模型）完成了全参数后训练。训练效率 MFU 达到 34.22%，是 MindSpeed-LLM 开源基线方案的 2.93 倍。领域微调后的 DeepSeek-V4-Flash-OR 模型在四个运筹学基准上以 71.81% 零样本 Pass@1 跑赢 GPT-5.4-Mini，领先 3.98 个百分点。
这是公开文献中首次有团队在非 NVIDIA 硬件上完成万亿参数 MoE 的全参数后训练，并交出经过同行评议的工程数据。
从 11.67% 到 34.22%，三层优化怎么做到的
SLAI T-Rex 的技术方案是一套层次化系统优化框架，覆盖三个层级：模型级并行策略、计算-通信协同编排、底层算子重写。
系统层的起点是一组冷冰冰的基线数据。DeepSeek-V4-Pro 在华为 Ascend CloudMatrix384 SuperPOD（搭载 Ascend 910C NPU）上使用 MindSpeed-LLM 默认配置运行时，MFU 仅为 11.67%。也就是说，芯片有近九成算力在等待数据搬运和通信同步中空转。
团队的第一层优化是重新设计并行策略。MoE 模型的核心瓶颈在 expert parallelism（EP）：不同 expert 分布在不同 NPU 上，token 路由触发大量跨卡 all-to-all 通信。SLAI T-Rex 采用 TP=1、PP=4、EP=32、CP=1 的配置，用流水线并行控制单卡显存，同时把 expert 切到 32 路分散通信负载。这个配置思路本身不新，新的是团队对通信时序的精细编排。
第二层，计算-通信协同，是提速的主力。团队识别出 Ascend 集群上的核心效率杀手是 non-overlapped communication：MoE 的 expert dispatch 和 combine 阶段，NPU 必须等通信完成后才能开始计算。SLAI T-Rex 把通信粒度拆得更细，塞进计算的空隙里执行。同时，CPU-NPU 协同调度把数据预处理和 tokenizer 等 CPU 侧工作与 NPU 计算流水线化。论文没有披露这套编排在多大集群规模上验证过，但 MFU 从 11.67% 到 34.22% 的跳跃本身给出了答案。
第三层是 AuraKernel，一个基于华为 AscendC 语言的底层算子优化工作流。团队对稀疏注意力、RMS 归一化、RoPE、受限 SwiGLU 等瓶颈算子做了定制化重写。这些算子看似基础，但在万亿参数规模下，单个算子 5% 的延迟差距会在数千次迭代中被成倍放大。论文报告 AuraKernel 对多个关键算子的加速效果显著，但未逐项公开绝对性能数字。在大规模系统论文中这是常见做法。底层算子的绝对耗时与集群拓扑、CANN 版本深度绑定，公开的数字对使用不同集群配置的读者参考价值有限。
系统优化之外，论文的另一半是领域专项微调。团队在 DeepSeek-V4-Flash（284B 总参 / 13B 激活参）上搭建了面向运筹学的 CPT + SFT 数据管线。CPT 阶段的数据来自收集的领域资源与求解器验证的合成优化文档。SFT 阶段用自蒸馏方式生成了 1 万条高质量样本，覆盖线性规划、整数规划、约束满足等四类任务，以 DP、DT、DPS 三种问题表示形式组织。
SFT 后的 DeepSeek-V4-Flash-OR 在 NL4OPT、OptiBench、B4O-Feasible、B4O-ORGEval 四个基准上的平均零样本 Pass@1 为 71.81%，比 GPT-5.4-Mini 高 3.98 个百分点，比基座 DeepSeek-V4-Flash 高 11.27 个百分点。CPT 到 SFT 的迁移增益同样清晰：同等 SFT 条件下，有 CPT 初始化的模型在 B4O-Feasible 达到 71.22%，在 B4O-ORGEval 达到 59.39%。
论文选择运筹学作为专项方向是有策略考虑的。OR 问题天然与求解器绑定，答案可验证，合成数据的质量可控，不像通用对话那样依赖人工标注。另外，整条管线，从 CPT 数据构造到 SFT 训练到模型导出和评测，全部跑在 Ascend 集群上，没有借助任何 GPU。
65 位作者，中俄联合团队，开源 MIT 协议
SLAI-AITP 不是一家知名 AI 公司。论文署名 65 位作者，第一作者 Dongfang Li，末位作者 Zhiquan Luo（罗志泉），署名中可见大量中文名与俄文名，包括 Igor Vasilyev、Barkova Maria、Ushakov Anton、Tolstykh Vasiliy、Nosov Ivan、Abdullin Amir 等。论文未注明作者机构归属，GitHub 组织 SLAI-AITP 的公开信息也极为有限。
项目于 7 月 7 日在 GitHub 上创建仓库，7 月 22 日论文上线 arXiv，同日模型权重上传至 ModelScope。技术报告 73 页、22 张图、20 张表，代码和训练模板以 MIT 协议开源，覆盖 CPT/SFT 数据构造脚本、MindSpeed-LLM 启动模板、checkpoint 格式转换工具和部署文档。但报告明确说明，大规模生产输入、私有集群配置和专有评测工件不在开源范围之内。能复现方法论和部分数据管线，但无法一键复现 34.22% 的 MFU。
有一层背景值得展开。SLAI T-Rex 的训练对象 DeepSeek-V4-Pro 并非秘密。DeepSeek 于今年 4 月 24 日发布了 V4 系列的 Preview 版本，V4-Pro 和 V4-Flash 的权重与 API 均已公开。但 V4 的 GA 正式版至今未发布，DeepSeek 在 7 月 18 日前后宣布将于 7 月 24 日退役 legacy API 路由（deepseek-chat 和 deepseek-reasoner），社区普遍将此解读为 V4 正式上线的信号。
SLAI T-Rex 正是在这个窗口期出现的。它不是 DeepSeek 官方发布，而是一个第三方团队在 DeepSeek V4 基础上做的工作。但它至少确认了一件事：DeepSeek V4 的模型权重已经被外部团队成功部署到非 NVIDIA 硬件集群上，并完成了全参数后训练。
MFU 34.22%，领域模型跑赢 GPT-5.4-Mini
论文最值得被记住的两个数字：34.22% MFU，在 Ascend 910C 集群上对 DeepSeek-V4-Pro 做全参数后训练，比开源基线快 2.93 倍；71.81% 平均 Pass@1，微调后的 DeepSeek-V4-Flash-OR 在四个运筹学基准上超过 GPT-5.4-Mini 3.98 分，超过基座模型 11.27 分。
这是截至目前的公开文献中，在 Ascend 硬件上完成的最大规模 MoE 模型全参数后训练。MFU 的绝对值 34.22% 还不到 GPU 集群的典型水平（业界一般认为 40-50% 为良好），但 2.93 倍的相对提升意味着优化空间远未见顶。
NVIDIA 之外，还能在哪训万亿模型？
2026 年 7 月，全球 AI 训练基础设施的叙事是清晰的：NVIDIA NVL144 超级节点定义下一代算力交付标准，Blackwell 架构的排产排到 2027 年，硅谷头部实验室在等货，中国科技公司在找变通方案。
华为在 7 月 16 日的 WAIC 2026 上展出了 Atlas 950 SuperPoD：单系统 1024 颗 Ascend NPU，可扩展到 8192 颗，FP8 算力 1 EFLOPS。官方宣称其算力是 NVL144 的 6.7 倍，内存容量是 15 倍。这些数字来自规格表对比，不是实测。但在一个被出口管制反复塑造的市场里，规格表的存在本身就是信号。
问题是，Ascend 的规格表一直在，真正跑起来的工程报告几乎没有。业界对 Ascend 的认知停在 "推理可以用，训练还不行" 的阶段。这种认知有根据：万亿参数 MoE 的全参数训练需要同时解决显存压力、跨卡通信延迟、算子效率三大问题，而 Ascend 的软件生态（CANN、MindSpeed）相对于 CUDA 的成熟度确实有差距。
SLAI T-Rex 的出现正是在挑战这个共识。论文没有说 Ascend 比 GPU 强，也没有回避 Ascend 的问题。它老老实实地报告了基线只有 11.67% MFU，然后一层一层展示优化路径。这种工程诚实让 34.22% 这个数字更有说服力。
不是第一个喊"国产算力"，但是第一个交出工程成绩单
SLAI T-Rex 面对的竞品不是某个模型或公司，而是 "国产 AI 训练不可行" 这个行业假设。
华为在 WAIC 上展出的 Atlas 950 SuperPoD 和 Atlas 850E 是最直接的参照：前者是液冷超级节点，面向万亿参数训练；后者是风冷方案，主打推理和中小规模调优。但直到 SLAI T-Rex 这篇论文，没有任何公开文献报告过在 Ascend 集群上训练万亿参数 MoE 的实际 MFU。华为造出了硬件，验证硬件能做前沿训练的工程证据一直空白。
国际上，Google TPU v6、AMD MI400 都在试图打破 NVIDIA 的训练垄断，但各有各的生态壁垒。TPU 绑定 GCP 和 JAX，MI400 在软件栈成熟度上仍落后。Ascend 的独特之处在于，它身后的中国市场对算力自主的需求不是 "可选" 而是 "必选"。出口管制让这个市场没有退路。
论文作者之一 Xiuyu Li（李秀宇，StepFun 研究员，前中国人民大学）在 X 上转发时指出，SLAI T-Rex 把 DeepSeek-V4-Pro 在 Ascend 上的 MFU 从 11.67% 拉到了 34.22%，然后展示了基于 Flash 模型的求解器接地 CPT 和 SFT 管线。HuggingFace Daily Papers 的推送收获了 92 个赞和超过 14K 次浏览。
AI Weekly 在覆盖中评价："如果你在关注硬件多元化风险，或者你的业务涉及运筹学，这是一个值得归档的数据点。" X 用户 Gabi 的评论更直白："所以这就是我们发现 DeepSeek V4 存在的方式，通过一个中国系统团队在 benchmark 他们自己的芯片栈。" 另一位用户 KP bhoomika（Sentorix 创始人）总结道："中国在用中国的芯片训中国的模型。技术栈正在变得越来越本地化。"
Ascend 的训练护城河，正在被一行行 AscendC 代码填平
SLAI T-Rex 不会立刻改变全球 AI 训练基础设施的格局。34.22% MFU 离 GPU 集群的成熟水平还有距离，论文也没有披露训练规模：用了多少 NPU、跑了多少 NPU-hours、wall-clock 时间是多少。但这篇论文的价值不在 "超越 NVIDIA"，而在提供了第一份可信的工程证据：Ascend 训练栈从 "能用" 到 "好用" 的路径是存在的，而且有团队正在一步步走通。
当 NVL144 的排产周期还在以季度为单位延长，当 DeepSeek V4 的 GA 版本即将在 7 月 24 日正式上线，SLAI T-Rex 给出的信号比任何行业报告都更直接。
参考链接：
- 论文：SLAI T-Rex: Full-Parameter Post-training of the DeepSeek-V4 Family on Ascend SuperPOD（）
- GitHub 仓库：（MIT License）
- ModelScope 模型：
- AI Weekly 报道：
- Huawei Central：
- DeepSeek V4 Preview 官宣：
- AK 原始推文：
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