云天励飞更新：已适配DeepSeek-V4 1、云天励飞 GPNPU 架构与 IFWA 智能融合软件栈完成 DeepSeek-V4 系列模型关键机制适配验证 2

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云天励飞更新：已适配DeepSeek-V4

1、云天励飞 GPNPU 架构与 IFWA 智能融合软件栈完成 DeepSeek-V4 系列模型关键机制适配验证

2、围绕DeepSeek-V4 CSA/HCA 混合注意力机制带来的新型计算需求，云天励飞依托自研 GPNPU 架构及 IFWA 智能融合软件栈，通过 PyTorch 插件 torch_ifwa，完成了面向 GPNPU 平台的关键机制适配验证。

3.CSA/HCA 混合注意力机制为 DeepSeek-V4 面向超长上下文推理效率优化的重要架构创新。需要芯片架构具备对稀疏计算、动态访存和不规则计算模式的支持能力；同时要求软件栈能够快速识别模型结构变化，并将新的计算模式有效映射到目标算力架构之上。

4. 云天励飞 IFWA 智能融合软件栈作用：降低模型迁移与适配成本。模型、推理框架、软件栈与芯片架构之间的协同效率有望进一步提升。

总体总结

主题正文

1. 云天励飞更新：已适配DeepSeek-V4
2. 1、云天励飞 GPNPU 架构与 IFWA 智能融合软件栈完成 DeepSeek-V4 系列模型关键机制适配验证
3. 2、围绕DeepSeek-V4 CSA/HCA 混合注意力机制带来的新型计算需求，云天励飞依托自研 GPNPU 架构及 IFWA 智能融合软件栈，通过 PyTorch 插件 torch_ifwa，完成了面向 GPNPU 平台的关键机制适配验证。
4. 3.CSA/HCA 混合注意力机制为 DeepSeek-V4 面向超长上下文推理效率优化的重要架构创新。
5. 需要芯片架构具备对稀疏计算、动态访存和不规则计算模式的支持能力；
6. 同时要求软件栈能够快速识别模型结构变化，并将新的计算模式有效映射到目标算力架构之上。
7. 4. 云天励飞 IFWA 智能融合软件栈作用：降低模型迁移与适配成本。
8. 模型、推理框架、软件栈与芯片架构之间的协同效率有望进一步提升。