云天励飞完成DeepSeek-V4系列模型关键机制适配验证

4月24日，DeepSeek-V4 系列模型发布。围绕该模型 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。

此次适配验证主要面向 DeepSeek-V4 中 CSA/HCA 混合注意力机制的计算特征，验证了 IFWA 软件栈对新型注意力结构的快速响应能力，以及 GPNPU 架构面向前沿大模型演进的适配潜力。该进展为后续 DeepSeek-V4 系列模型在 GPNPU 平台上的工程化部署、算子优化和性能验证奠定了基础。

CSA/HCA 混合注意力机制：DeepSeek-V4长上下文效率优化的重要创新

CSA/HCA 混合注意力机制，是 DeepSeek-V4 系列模型面向超长上下文推理效率优化的重要架构创新。

其中，CSA 即压缩稀疏注意力，通过压缩与稀疏选择机制，减少长上下文场景中的冗余注意力计算；HCA 即重度压缩注意力，通过更高比例的 KV 压缩，在压缩后的序列表示上执行注意力计算，进一步降低 KV cache 占用和计算开销。二者协同作用，有助于在长上下文场景下降低推理成本、提升推理效率。

这一架构变化对底层算力平台提出了更高要求：一方面，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；另一方面，也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。

IFWA软件栈：提升前沿模型适配效率

面向 DeepSeek-V4 系列模型的结构变化，云天励飞 IFWA 智能融合软件栈发挥了关键作用。

IFWA 通过 PyTorch 插件 torch_ifwa，面向模型计算图和关键算子进行适配，在尽量保持上层模型调用接口稳定的前提下，推动 DeepSeek-V4 相关计算机制向 GPNPU 架构映射，降低模型迁移与适配成本。

同时，IFWA 采用插件化、低侵入式的适配思路，可对接 vLLM、SGLang 等主流大模型推理框架，并尽量复用开发者在现有 AI 计算生态中的工程习惯，提升前沿模型向国产算力平台迁移的便利性。

对开发者而言，这意味着未来在 GPNPU 平台上部署前沿大模型时，可以通过软件栈层面的适配机制，减少底层迁移工作量；对国产 AI 算力生态而言，则意味着模型、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。

面向国产算力生态，增强模型适配敏捷性

随着大模型技术持续演进，算力平台的竞争已经不再局限于单点硬件性能，而是走向芯片架构、软件栈、推理框架、模型适配效率和开发生态的系统性竞争。

此次 DeepSeek-V4 系列模型关键机制适配验证，是云天励飞在 AI 软件栈与 GPNPU 架构协同设计方面的一项阶段性技术进展。通过 IFWA 智能融合软件栈，云天励飞进一步验证了面向前沿大模型快速适配的技术路径，有助于缩短模型从发布到国产算力平台部署验证的周期。

未来，云天励飞将继续围绕 GPNPU 架构和 IFWA 智能融合软件栈，推动更多前沿大模型在 GPNPU 平台上的适配、优化与验证，助力国产 AI 基础设施加快走向可用、好用、易用。