近日，上海交通大学基于昇腾Atlas 800TA2算力集群，成功实现了DeepSeek全系列模型的本地化部署，成为国内首个完成千亿级大模型全栈国产化部署的高校。此次部署覆盖了DeepSeek-R1、DeepSeek-V3等核心模型，并已全面应用于教学、科研、管理和服务等场景。这标志着高校AI基础设施建设迈入了全新阶段。

这一成果的背后，得益于昇腾架构的强劲性能和原厂FAE服务的全力支持，为多个DeepSeek模型提供了稳定的算力保障。针对高校场景的独特需求，该部署实现了三项关键技术突破：

轻量化推理架构：通过昇腾Ascend核间通信优化技术，仅需4台Atlas 800服务器即可承载DeepSeek-R1和DeepSeek-V3的千亿参数推理任务，硬件投入成本降低65%，性价比显著提升。

动态资源调度：基于昇腾AI原生算力平台，教学、科研、管理、服务等不同场景的算力实现弹性分配，资源利用率得到实质性提高。

全栈自主可控：从昇腾处理器到MindSpore框架进行了深度适配，DeepSeek-V3在复杂数学推理任务中的端到端时延较传统方案明显缩短。

得益于昇腾的独特优势，DeepSeek的推理效率大幅提升，同时成本显著下降。自今年2月4日起，DeepSeek-V3、DeepSeek-R1、Janus-Pro已正式上线昇腾社区，用户可一键获取这些模型。

即日起，上海交通大学师生可通过网页或APP申请体验“满血版”DeepSeek，彻底解决“深度思考无法使用”或“对话无响应”等问题。与此同时，上海交通大学鲲鹏昇腾科教创新卓越中心正积极推动DeepSeek系列模型与课程设计、科研创新的深度融合，探索AI赋能下的学习与科研新范式。

该卓越中心作为基于鲲鹏昇腾技术路线的校级生态合作平台，在校企合作与产教融合中发挥着关键作用。未来，它将持续推动DeepSeek等前沿AI创新在高校领域的落地，让人工智能技术深入师生的生活、学习与科研，紧跟世界科技前沿。