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时间:2026-07-17 13:20:33 来源:网络整理 编辑:百科
近日,腾讯混元团队正式开源新一代大语言模型 Hy3。针对该模型独特的架构特征,云天励飞基于自主研发的 IFWA 软件栈,在 DeepVerse 云端芯片验证平台上,成功完成了 Hy3 模型结构的接入及
近日,云天元腾讯混元团队正式开源新一代大语言模型 Hy3。励飞路适针对该模型独特的软件架构特征,云天励飞基于自主研发的栈完证 IFWA 软件栈,在 DeepVerse 云端芯片验证平台上,成腾成功完成了 Hy3 模型结构的讯混接入及关键推理链路的功能验证。
本次验证基于 BF16 精度及缩小配置开展,键链核心覆盖以下关键环节:
* 模型配置解析与加载
* Dense 与 MoE 混合层执行
* 专家路由机制
* GQA(分组查询注意力)解码
* KV Cache 分配管理
* Token 采样
* MTP(Multi-Token Prediction)投机解码
在普通推理与开启 MTP 投机解码两种模式下,配验系统均实现了从模型加载到 Token 输出的云天元端到端全流程贯通。这初步证实了 IFWA 推理框架、励飞路适底层软件组件及芯片架构对 Hy3 主要架构特征具备优秀的软件兼容能力。
此次验证的栈完证价值不仅在于跑通一款先进开源模型的关键链路,更在于验证了 IFWA 既有软件组件在新模型适配中的成腾高复用性。通过将 MoE 路由、讯混GQA 注意力、键链MTP 投机解码、KV Cache 管理等共性能力沉淀为标准化软件组件,IFWA 正持续提升对先进模型架构变化的响应速度,为后续缩短适配周期、降低重复开发成本、提升自研芯片交付效率奠定坚实基础。

当前,大模型架构正处于快速迭代期。混合专家(MoE)、长上下文窗口、分组查询注意力(GQA)、投机解码(Speculative Decoding)等技术已成为主流模型标配,这对推理系统的软件栈提出了更高要求。
腾讯混元 Hy3 的核心特征包括:
* 架构:采用混合专家架构
* 规模:总参数 295B,单次推理激活参数 21B
* 上下文:支持 256K 长上下文
* 技术:集成 GQA 注意力与 MTP 投机解码
这些特性对软件栈的模型解析、算子执行效率、专家调度策略、缓存管理及框架兼容性均提出了严峻挑战。
对于算力芯片企业而言,让模型“跑起来”仅是第一步。关键在于软件栈能否适应模型架构的持续演变,能否将不同模型中的共性能力封装为稳定组件,从而在后续模型接入时大幅减少重复工作。只有软件能力紧跟硬件迭代,算力才能真正高效转化为业务价值。
在 Hy3 的接入过程中,云天励飞采取了“复用优先”策略,未为该模型重建独立后端,也未针对单一模型重新开发全新核心算子。研发团队主要复用了 IFWA 在以往先进模型适配中积累的通用组件,并在此基础上完成了必要的模型路由适配与 GQA 解码路径完善。
这是 IFWA 软件栈建设的重要战略方向:每接入一款代表性模型,即沉淀可复用部分,减少同类模型接入时的重复开发。随着基础能力的不断完善,模型适配模式正从“逐个模型定制开发”向“平台化标准化适配”转型。
IFWA是云天励飞面向自研芯片体系构建的统一软件栈平台,涵盖编译器、Runtime 与 Driver、基础算子库、推理框架插件、集合通信及开发调试工具等核心模块。
在大模型快速迭代的背景下,云天励飞致力于避免“每款新模型一套新方案”的低效模式,转而通过通用组件、标准接口和自动化验证体系,构建能够快速承接先进模型的软件产品能力。
此次 Hy3 适配中,IFWA 已有的 MoE、GQA、MTP、KV Cache 等能力得到充分复用,模型专属改动范围得到有效控制。这表明 IFWA 的通用能力已在新模型接入中发挥实质作用,为支持更多先进模型积累了宝贵经验。
对客户而言,软件栈的价值不仅在于“模型可用”,更在于:
* 模型迁移的顺畅度
* 部署验证的高效性
* 既有代码与开发投入的延续性
统一且稳定的软件能力,能显著降低客户的重复适配工作,减少后续迁移与维护成本。
目前,Hy3 已在 DeepVerse 云端芯片验证平台上完成模型结构接入与关键功能链路验证。后续,云天励飞将重点推进以下测试:
1. 真实规格与权重测试:验证真实注意力维度及模型权重加载的精度一致性。
2. 多卡部署场景:推进张量并行、专家并行等多卡部署测试,验证完整工程场景下的支持能力。
3. 回归体系纳入:将 Hy3 相关测试用例纳入 IFWA 常规回归体系,持续提升软件版本迭代的稳定性与一致性。
4. FP8 量化评估:针对 Hy3 的 FP8 量化版本,结合 IFWA 混合精度与量化能力建设进展,开展技术可行性评估。
云天励飞正以主流计算生态兼容能力为基础,持续建设端边云一体、跨代兼容的统一软件产品基座,推动模型、代码、算子和开发工具在不同芯片代际及云侧、边缘侧平台间的复用。
面向自研芯片体系,IFWA 将持续支撑 DeepVerse 系列产品交付及重点场景验证,并推动软件能力向后续芯片代际及 DeepEdge系列产品延展。通过统一的软件栈能力,云天励飞旨在进一步降低跨代迁移和多平台适配成本,减少云侧与边缘侧的重复开发,提升模型开发、系统交付及后续运维的一致性。
未来,云天励飞将持续完善 IFWA 软件栈,将模型适配过程中的共性能力转化为可复用的软件资产,加速自研芯片进入客户业务场景的步伐。
责任编辑:韩璐(EN053)
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