2026年8月12日，Qwen正式開放Qwen3.8-2.4T-A95B模型權重。作為Qwen新一代旗艦模型，Qwen3.8-2.4T-A95B擁有2.4T總參數量、95B激活參數，並采用超大規模MoE與混合線性注意力架構，對專家並行、跨卡通信、線性注意力計算及顯存效率提出了更高要求。
Qwen3.8-2.4T-A95B開源後，昇騰Atlas 800 A3超節點通過vLLM-Ascend/SGLang開源推理引擎快速實現了推理支持。圍繞該模型的結構特點，昇騰采用大規模專家並行、MoE通算融合、GDN線性注意力、量化及Decode加速等關鍵路徑進行針對性優化，充分釋放Qwen3.8-2.4T-A95B在昇騰上的推理性能。
Qwen3.8-2.4T-A95B——新一代超大規模MoE旗艦模型
Qwen3.8-2.4T-A95B采用稀疏MoE架構，每個Token僅激活部分專家，在擴展模型容量的同時控製單Token計算開銷。
在Attention層，Qwen3.8采用Gated DeltaNet（GDN）與標準Attention相結合的混合線性注意力架構，兼顧長序列處理效率與上下文建模能力。
MoE與混合線性注意力的結合，也對推理係統提出新的挑戰：大規模Expert的跨NPU部署帶來更高的通信開銷，GDN則引入區別於傳統Attention的計算與狀態管理模式，需要針對模型架構進行專項優化。
基於昇騰實現Qwen3.8-2.4T-A95B的推理部署
昇騰持續深耕大模型推理關鍵美女福利导航，從EP64大規模專家並行、Fused MC2通算融合，到GDN線性注意力與Hybrid Cache優化，再到W8A8量化、MTP與ACL Graph Decoe加速，昇騰不斷完善麵向前沿模型架構的高性能推理能力，通過vLLM-Ascend/SGLang開源推理引擎實現Qwen3.8-2.4T-A95B在昇騰AI基礎軟硬件上的高效部署。
大規模專家並行：EP64支撐MoE高效部署
針對Qwen3.8 2.4T參數規模的MoE架構，vLLM-Ascend/SGLang支持EP64大規模專家並行，將不同Expert分布至多NPU協同執行，降低單卡模型權重與計算壓力，充分發揮MoE稀疏計算優勢。
MoE通算融合：Fused MC2提升大規模EP效率
隨著Expert Parallel規模擴大，Token在不同NPU之間的Dispatch與Combine通信成為影響MoE推理效率的關鍵因素。
vLLM-Ascend使能Fused MC2通算融合能力，圍繞Token Dispatch、Expert Compute與Combine等關鍵階段進行通信與計算協同，減少通信等待和Host側調度開銷，提升大規模專家並行場景下的執行效率。
混合線性注意力優化：GDN融合算子與Hybrid Cache管理
Qwen3.8-2.4T-A95B采用Gated DeltaNet（GDN）與標準Attention相結合的混合線性注意力架構，GDN通過固定規模狀態承載曆史信息，有效降低長序列場景下的計算與存儲開銷，同時也引入新的線性注意力計算路徑。
針對GDN的計算特點，vLLM-Ascend/SGLang在Prefill階段采用GDN融合算子，以Chunk方式高效處理長序列，並融合關鍵計算過程，減少中間數據搬運和算子調度開銷。
同時，針對GDN與標準Attention混合存在的模型結構，vLLM-Ascend/SGLang采用Hybrid KV Cache / Mamba State管理機製，統一管理Attention層KV Cache與GDN層狀態緩存，提升顯存利用效率。
W8A8量化：降低超大參數模型部署的資源開銷
麵對2.4T參數規模帶來的顯存壓力，vLLM-Ascend/SGLang支持Qwen3.8的W8A8量化部署，適配模型及MoE Expert等關鍵模塊的量化權重加載與執行，在兼顧模型精度的同時，降低顯存占用和部署資源需求。
Decode加速：MTP與ACL Graph協同優化
Qwen3.8-2.4T-A95B具備Multi-Token Prediction（MTP）能力。vLLM-Ascend/SGLang支持MTP投機推理，通過預測後續Token並由主模型進行校驗，提升單次模型執行產生的有效Token數量，加速Decode過程。
同時，Decode階段支持ACL Graph，通過將高頻執行的計算路徑捕獲為設備側執行圖，降低Host調度與Kernel下發開銷，並與MTP協同優化，進一步提升Token生成效率。
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