6 月 27 日-6 月 28 日，AICon 全球人工智能开发与应用大会北京站即将拉开帷幕。本次大会将汇聚 AI 前沿技术与落地实践，邀请来自腾讯、阿里、百度、字节跳动等头部大厂以及智谱、硅基流动、智象未来、声智科技等 AI 企业的 50+资深专家，深度探讨 AI Agent、多模态应用、推理性能优化以及 AI 在软件研发、数据分析、业务运营等场景的具体落地实践。
华为昇腾架构师王建辉已确认出席并发表题为《昇腾DeepSeek大模型推理架构》的主题分享。在大模型加速部署进入深水区的今天，如何在国产算力平台上高效运行大模型，已成为影响应用落地的重要一环。本次分享将介绍昇腾 DeepSeek 大模型推理架构，性能优化方案及关键优化措施，以及优化建议。
华为计算产品线昇腾推理架构师王建辉，主要从事昇腾计算推理产品架构设计与竞争力规划，擅长技术领域包括软硬件协同设计，系统性能优化及实时计算。他在本次会议的详细演讲内容如下：
演讲提纲
1. 背景缘由
大模型推理的计算挑战：参数规模持续增长带来的推理延迟、资源瓶颈问题
国产算力平台的适配需求与技术突破窗口
DeepSeek 模型场景需求与推理优化目标设定
2. 昇腾推理解决思路
昇腾芯片架构简述与深度学习模型推理特性匹配分析
昇腾 CANN 生态支持在推理侧的核心能力
DeepSeek 在昇腾平台的部署路径与模块解耦设计思路
3. DeepSeek 推理加速关键技术
大规模专家并行调度优化
集合通信（All2all）优化策略
异构资源调度与算子融合：
4. 效果与总结
推理加速前后主要性能指标对比（吞吐、延迟、资源利用率）
可推广的优化经验总结
对昇腾平台下大模型推理未来演进方向的初步展望
您认为，这样的技术在实践过程中有哪些痛点？
部署相对复杂，需要大并发量才能发挥价值。
您的演讲有哪些前沿亮点？
大规模专家并行
集合通信优化
调度优化
听众收益
基于昇腾的 MoE 推理性能优化方案及关键技术
除此之外，本次大会还策划了AI Agent 构建与多场景实践、多模态实践与应用、大模型助力研发的实战经验、AI 在业务运营中的深度落地、大模型时代的数据处理与分析、AI 变革下的工程师等 10 多个专题论坛，届时将有来自不同行业、不同领域、不同企业的 50+资深专家在 AICon 北京站现场带来前沿技术洞察和一线实践经验。
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