昇腾A2芯片立功！华为首次公开美团LongCat

LongCat-2.0基于昇腾Atlas A2 192卡集群部署，昇腾Prefill阶段采用FlashComm算法降低Vector算力消耗。片立

CANN推理团队针对LongCat-2.0的功华MoE超稀疏专家架构与百万级长序列进行了系统级优化。

Prefill阶段融合流水线并行与序列并行双重策略，为首超长序列采用DP16CP8+EP128方案，开美

昇腾

昇腾最大限度利用芯片带宽与算力。片立华为CANN（昇腾AI异构计算架构）团队首次公开披露了美团万亿参数大模型LongCat-2.0在昇腾A2芯片上的功华完整部署方案。原生支持100万Token超长上下文。为首

算法层面，开美短请求采用DP128+EP128方案，昇腾

业内人士表示，片立该模型是功华业界首个完全基于国产算力完成训练与推理全流程的万亿参数模型。

计算流调度上实现计算与通信双流并行，为首Decode阶段利用A2超大L2 Cache优势实现模型权重异步预取，开美

LongCat-2.0是美团继1月发布LongCat-Flash-2601后又一次重磅开源。

7月6日消息，

LongCat-2.0，将模型划分为8个独立计算Stage，

此次公开的部署细节显示，

昇腾A2单卡内置高速网卡可提供200Gbps传输带宽，

Decode阶段根据序列长度差异化切分，单机16卡。有效支撑大规模分布式推理。将MoE专家计算与Dense层计算拆分为独立计算流，最终实现TPOT时延仅20ms。测试版本在OpenRouter总调用量已跻身全球前三。标志着国产芯片已具备承载万亿参数大模型推理任务的能力，加速矩阵运算。总参数量达1.6万亿，Prefill阶段采用64张昇腾A2协同调度，此次华为首次公开昇腾A2完整部署方案与技术细节，为AI算力国产替代提供了可复用的技术范本。压缩MoE通信耗时10倍。Decode阶段采用128卡超大规模专家并行EP部署。