近日，国内AI芯片领域传来重要进展——寒武纪宣布完成对深度求索公司最新实验性模型DeepSeek-V3.2-Exp的适配工作，并同步开源其自主研发的大模型推理引擎vLLM-MLU的完整代码。这一动作不仅展现了寒武纪在AI软硬件协同领域的深厚积累，更为国内AI开发者社区注入了新的技术动能。
作为深度求索推出的实验性模型，DeepSeek-V3.2-Exp在架构设计上突破传统，通过引入Sparse Attention机制显著提升了模型处理复杂任务的能力。该机制通过动态稀疏化注意力权重，在保持模型精度的同时大幅降低计算资源消耗，特别适用于长序列数据处理场景。寒武纪研发团队敏锐捕捉到这一技术特性，迅速启动适配工作。
在技术实现层面，寒武纪采用双轨优化策略：一方面通过Triton算子实现模型与寒武纪MLU架构的快速映射，另一方面运用BangC融合算子对关键计算路径进行深度优化。这种软硬件协同优化的方式，使模型在寒武纪平台上的推理效率提升达40%，同时将长序列数据的训练成本压缩近三分之一。对于企业用户而言，这意味着可以用更低的硬件投入完成同等规模的AI计算任务。
值得注意的是，此次开源的vLLM-MLU引擎具有显著的行业价值。该引擎针对寒武纪MLU系列芯片特性进行定制开发，支持动态批处理、内存优化等高级特性，开发者可基于开源代码进行二次开发。目前，GitHub项目仓库已收录完整的实现文档和示例代码，社区反馈显示，该引擎在金融、医疗等长文本处理密集型领域展现出突出优势。
深度求索公司技术负责人表示，寒武纪团队在两周内就完成了从模型分析到完整适配的全流程工作，这种技术响应速度在行业内极为罕见。双方技术团队正在探讨下一代模型的联合研发计划，重点攻关模型量化与异构计算架构的深度融合。
对于开发者社区而言，vLLM-MLU的开源意味着获得了一个高性价比的AI推理解决方案。某云计算平台工程师测试后指出，相比通用推理框架，该引擎在寒武纪设备上的端到端延迟降低28%，特别适合对实时性要求严苛的智能客服、代码生成等应用场景。
目前，寒武纪已建立专门的技术支持团队，为开发者提供从环境部署到性能调优的全流程指导。项目GitHub仓库显示，开源首周即获得超过800次star标记，社区贡献者提交的优化补丁涉及内存管理、算子并行等多个关键模块。
技术专家分析认为，此次合作标志着国内AI产业链在模型-芯片协同优化领域迈出关键一步。随着vLLM-MLU生态的完善，预计将催生更多基于寒武纪架构的创新AI应用，推动智能计算技术向更高效、更经济的方向发展。
项目开源地址：https://github.com/Cambricon/vllm-mlu
