今天小編分享的科技經驗：北京大學聯合華為發布全棧開源 DeepSeek 推理方案，歡迎閱讀。
IT 之家 3 月 10 日消息，據華為技術有限公司和北京大學高性能計算校級公共平台消息，2025 年 3 月 9 日，北京大學聯合華為發布 DeepSeek 全棧開源推理方案。
據介紹，該方案基于北大自研 SCOW 算力平台系統、鶴思調度系統，并整合 DeepSeek、openEuler、MindSpore 與 vLLM / RAY 等社區開源組件，實現華為昇騰上的 DeepSeek 高效推理，并支持大規模算力集群訓推一體化部署。所有開發者均可獲取源碼并根據需求二次開發，性能接近閉源方案。
| 全棧開源方案 | 其他閉源方案 | |
| 模型 | DeepSeek-R1-w8a8 | |
| 硬體配置 | 2*Atlas 800I A2 | |
| 輸入長度 | 4096 | |
| 輸出長度 | 1024 | |
| 系統輸出 吞吐 | 1198 | 1288 |
| 用戶并發 | 128 | 128 |
目前，此方案在未名卓越一号集群部署成功。該集群由北京大學計算中心負責研制與運維管理，為北大鲲鵬昇騰科教創新卓越中心提供算力支持。IT 之家查詢獲悉，作為國内首個基于高校自研基礎軟體的國產智算平台，該集群于 2024 年 11 月 18 日上線運行，首期集成 20 台昇騰 AI 伺服器與 10 台鲲鵬通用伺服器，AI 算力規模為 30.64PFlops（半精度）。
此次發布的 DeepSeek 推理方案依托全棧開源組件構建，在 openEuler 開源作業系統層面進行了深度優化；通過異構調度負載感知 MoE 冷熱專家，從而更細粒度調度任務；通過異構融合來高效管理内存，減小系統内存碎片；利用畢昇編譯器進一步優化，減少算子下發耗時，提升推理整體性能。
▲ 算力集群全棧開源推理方案架構圖
