海光DCU两连击：国产算力要的是全场景
也就一个月前，海光刚和智源FlagOS一起搞定了千亿级MoE大模型DeepSeekV4 Flash的适配，解决了超长上下文、多卡并行等一系列硬骨头。转眼间，又把面壁智能的1B端侧模型MiniCPM5拿下了。
这不是简单地多适配一个模型，而是展示了一种能力边界，从云数据中心到边缘设备，海光DCU都能覆盖。这很关键。
大模型的未来，绝不是只有云端。端侧实时响应、隐私安全、成本可控，都是刚需。MiniCPM5这种小钢炮能在手机上跑出超越更大参数模型的成绩，而海光要做的，就是给开发者提供从训练到推理、从云到端的一致算力底座。
看看FlagOS这次的三板斧：vLLM-plugin-FL打通推理链路，FlagGems干掉CUDA依赖，Triton算子让国产芯片独立运行。这套组合拳打下来，开发者根本不用关心底层是海光还是其他芯片，业务代码不改，性能自动优化。
这才是国产算力生态该走的路。别总想着替代谁，而是通过开放、统一的软件栈，让用户无感地用上国产算力，还能获得更好的体验。海光连着两次Day0支持，证明这条路走得通。
国产算力 DCU