各位昇腾社区的大佬好！最近在做工业级代码生成与长文本分析项目，计划基于最新的 DeepSeek-V3.2-Exp 模型在昇腾 Atlas 800I A2 服务器上部署，但实际操作中遇到了量化精度与并行性能的双重难题，想向大家请教经验。
首先是量化优化方面，我注意到昇腾 MindStudio 工具能让 DeepSeek R1 显存减负 75% 且精度损失 < 1%，而 DeepSeek-V3.2-Exp 引入了稀疏 Attention 架构，不知道是否适配相同的量化策略？目前尝试用 W8A8 动态量化生成权重，使用 10 条校准集耗时近 3 小时，但量化后模型在 HumanEval-X 的 Python 代码通过率从 82.3% 降至 76.9%，远超文档中提到的 2.3% 性能损失阈值。想请教大家：针对稀疏 DSA 结构，是否需要调整量化算法（比如 anti_method 参数设置）或校准集规模？昇腾原生量化权重的动态 pertoken 量化方式对 MoE 层的优化效果如何？
其次是并行策略配置问题。参考部署文档，BF16 权重需要 4 台服务器，而我们目前只有 2 台设备，只能采用量化权重部署。但 DeepSeek-V3.2-Exp 推荐的长序列 CP 并行策略，如何与 DP、TP 组合实现低时延？测试中 128K 序列长度下 TTFT 达到 3.2 秒，远超昇腾 0Day 适配时提到的 2 秒标准。想了解：在 2 台服务器的硬件限制下，EP 并行的专家分组方式是否需要调整？PyPTO 框架开发的融合算子是否能直接提升并行效率，有无部署案例可以参考？
另外，我们后续计划用 DeepTuner 工具做领域微调，量化后的模型微调是否会进一步放大精度损失？昇腾平台是否有针对量化模型微调的优化工具链？
期待各位大佬的指导，感激不尽！
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各位昇腾社区的大佬好！最近在做工业级代码生成与长文本分析项目，计划基于最新的 DeepSeek-V3.2-Exp 模型在昇腾 Atlas 800I A2 服务器上部署，但实际操作中遇到了量化精度与并行性能的双重难题，想向大家请教经验。
首先是量化优化方面，我注意到昇腾 MindStudio 工具能让 DeepSeek R1 显存减负 75% 且精度损失 < 1%，而 DeepSeek-V3.2-Exp 引入了稀疏 Attention 架构，不知道是否适配相同的量化策略？目前尝试用 W8A8 动态量化生成权重，使用 10 条校准集耗时近 3 小时，但量化后模型在 HumanEval-X 的 Python 代码通过率从 82.3% 降至 76.9%，远超文档中提到的 2.3% 性能损失阈值。想请教大家：针对稀疏 DSA 结构，是否需要调整量化算法（比如 anti_method 参数设置）或校准集规模？昇腾原生量化权重的动态 pertoken 量化方式对 MoE 层的优化效果如何？
其次是并行策略配置问题。参考部署文档，BF16 权重需要 4 台服务器，而我们目前只有 2 台设备，只能采用量化权重部署。但 DeepSeek-V3.2-Exp 推荐的长序列 CP 并行策略，如何与 DP、TP 组合实现低时延？测试中 128K 序列长度下 TTFT 达到 3.2 秒，远超昇腾 0Day 适配时提到的 2 秒标准。想了解：在 2 台服务器的硬件限制下，EP 并行的专家分组方式是否需要调整？PyPTO 框架开发的融合算子是否能直接提升并行效率，有无部署案例可以参考？
另外，我们后续计划用 DeepTuner 工具做领域微调，量化后的模型微调是否会进一步放大精度损失？昇腾平台是否有针对量化模型微调的优化工具链？
期待各位大佬的指导，感激不尽！