AI 算力架构创新驱动产业智能化:超节点技术赋能多领域应用落地

AI 算力架构创新驱动产业智能化:超节点技术赋能多领域应用落地

中国日报5月19日电(记者 马思)AI技术的飞速演进正深刻重塑着产业格局。在日前举办的华为云AI峰会上,华为北京总经理张东亚表示,面向政府、教育、金融、零售、『互联网』、交通、制造等行业,昇腾AI云服务已经成为超过600家创新先锋企业的『数字化』转型伙伴。

随着大模型训练和推理对算力需求的爆炸式增长,传统计算架构已难以支撑AI技术的代际跃迁。对此,华为云推出采用全对等互联架构的CloudMatrix 384超节点,华为云副总裁黄瑾介绍,这项技术创新跳出单点技术限制,走向系统性、工程性的创新算力架构,直面通信效率瓶颈、内存墙制约、可靠性短板三大技术挑战。通过新型高速互联总线实现384张卡互联成为一个超级云『服务器』,最高提供300Pflops的算力规模,比业界同类产品领先67%。

稳定的AI算力供给,离不开可靠的『数据中心』载体。大会期间,华为云『数据中心』全球DC运维首席专家谢峰分析,当前,通算平稳发展,AI智算快速发展,『数据中心』在空间、供电、散热和运维等方面面临着更多挑战。包括,AI集群超大规模组网带来的光链路可靠性挑战;AI集群功率快速增长和毫秒级功率波动,带来供电的可靠性挑战;AI集群超高密度散热带来的水质安全和水力平衡挑战。

硅基流动联合创始人、首席产品官胡健介绍,硅基流动与华为云联合攻关实现了技术突破。通过采用大规模专家并行方案进行『DeepSeek』-R1部署,以多专家『负载均衡』和极致通信优化,实现高吞吐、高性能。

中国科学院自动化研究所研究员李林静认为,AI赋能科研,成为全球科技发展的制高点,且亟需从作坊模式转向平台化建设,而平台化建设的核心是构建面向科学研究的基座大模型。基于CloudMatrix 384超节点的大模型后训练,支撑不同训练范式时稳定和扩展性强,为AI模型的迭代升级提供了可靠的算力保障,能有效支持基座模型持续优化。

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