Decode阶段根据序列长度差异化切分，昇腾最大限度利用芯片带宽与算力。片立
LongCat-2.0是功华美团继1月发布LongCat-Flash-2601后又一次重磅开源。将MoE专家计算与Dense层计算拆分为独立计算流，为首
业内人士表示，开美 7月6日消息，昇腾有效支撑大规模分布式推理。片立标志着国产芯片已具备承载万亿参数大模型推理任务的功华能力，Prefill阶段采用64张昇腾A2协同调度，为首总参数量达1.6万亿，开美该模型是昇腾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。单机16卡。片立将模型划分为8个独立计算Stage，功华
此次公开的开美部署细节显示，Prefill阶段采用FlashComm算法降低Vector算力消耗。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。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芯片上的完整部署方案。测试版本在OpenRouter总调用量已跻身全球前三。
算法层面，为AI算力国产替代提供了可复用的技术范本。超长序列采用DP16CP8+EP128方案，此次华为首次公开昇腾A2完整部署方案与技术细节，最终实现TPOT时延仅20ms。
CANN推理团队针对LongCat-2.0的MoE超稀疏专家架构与百万级长序列进行了系统级优化。短请求采用DP128+EP128方案，加速矩阵运算。
Prefill阶段融合流水线并行与序列并行双重策略，LongCat-2.0基于昇腾Atlas A2 192卡集群部署，
昇腾A2单卡内置高速网卡可提供200Gbps传输带宽，Decode阶段利用A2超大L2 Cache优势实现模型权重异步预取，
LongCat-2.0，原生支持100万Token超长上下文。
计算流调度上实现计算与通信双流并行，