今天分享的是：2025年异构算力协同白皮书
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异构算力协同：AI时代算力爆发的关键突破口
当ChatGPT掀起大模型热潮，多模态AI应用走入生活，智能体不断刷新认知边界时，一个隐藏的“刚需”正以百倍速度增长——算力。从手机里的语音助手到科研中的气候模拟，从工厂的智能质检到城市的交通调度，几乎所有智能场景的背后，都离不开算力的支撑。而随着算力需求的爆炸式增长，单一类型芯片已难以满足多样化需求，由GPU、CPU、NPU等不同架构芯片组成的“异构算力”成为主流，但如何让这些“性格迥异”的算力高效协作，正成为行业突破的关键。
算力需求井喷，异构成必然趋势
如今，算力已从“通用计算”向“智能计算”全面倾斜。数据显示，2025年全球总算力达3300 EFLOPS，其中智能算力占比高达60%，达到1980 EFLOPS，成为拉动算力增长的核心引擎。在中国，智能算力规模已达748 EFLOPS，预计2028年将突破2781.9 EFLOPS，成为数字经济的“动力心脏”。
这种爆发式增长背后，是芯片产业的“百花齐放”。国外，英伟达、AMD等巨头持续领跑，前者推出的Blackwell B200芯片将算力密度推向新高度，后者则凭借Chiplet技术以更高性价比抢占市场。国内，昇腾、昆仑芯、壁仞科技、沐曦等企业快速崛起，形成“一超多强”格局：昇腾构建从芯片到应用的闭环生态，壁仞科技的GPU产品创下全球算力纪录，沐曦的训推一体芯片在能效比上表现突出。
然而，不同芯片架构不同、通信“语言”不通、性能差异显著，就像不同国家的人各说各话，难以协同工作。这种“异构算力碎片化”问题日益突出：有的芯片擅长复杂计算却耗电惊人，有的芯片能效比高却兼容性差，有的芯片内存大却通信慢，如何让它们“无缝协作”，成为行业必须解决的难题。
三大挑战：异构算力的“协作鸿沟”
异构算力要实现高效协同，面临着三重核心障碍。
首先是“资源墙”。不同厂商的芯片就像用不同规格的零件组装的机器，硬件架构、数据格式、互联方式各不相同。比如，有的服务器内部芯片用“Cube-Mesh”方式连接，有的用“Full-Mesh”，就像不同品牌的手机充电口不通用，导致算力之间难以“握手”。跨服务器通信时，网卡带宽、组网方式的差异更会形成“信息孤岛”，让算力协同效率大打折扣。
其次是“生态割裂”。软件层面，不同芯片有自己的“专属工具”。英伟达用NCCL通信库，华为昇腾用HCCL，这些工具就像不同的“方言”，彼此无法理解。同时，芯片厂商对AI框架的适配进度不一，有的支持最新版本的PyTorch，有的还停留在旧版本，就像不同地区用不同的电压标准，同一程序在不同芯片上跑起来“水土不服”。
最后是“调度低效”。传统的任务分配方式像“平均主义”，不管芯片能力强弱，都分配同样的任务。但实际上，有的芯片计算快但内存小，有的则相反，这种“一刀切”会导致“快的等慢的”，资源浪费严重。尤其在大模型推理时，输入处理阶段需要强算力，而后续生成阶段需要大内存，传统调度让两者互相拖累，效率大打折扣。
破局之道：构建“四个统一”协同体系
为打破这些壁垒，行业正在构建一套“异构算力协同生态体系”，核心是实现“四个统一”，让不同算力像一个整体一样高效运转。
统一计算是基础，目标是让不同芯片“听懂同一种语言”。通过跨架构编译技术，把程序员写的代码转化为所有芯片都能理解的“中间语言”，实现“一次编写，多芯运行”。同时，搭建统一的算子加速库，就像制定通用的“数学公式手册”，让不同芯片无需重复开发，直接调用最优计算方法，既降低成本，又发挥各自性能优势。
统一通信解决“数据传输难”问题，打造算力间的“高速公路”。统一集合通信库就像“翻译官”，让不同芯片的通信工具能互相理解；智算网络互联优化则通过动态调整传输路径、缓解拥堵，确保数据高速流动；而异构互联总线像“超级数据线”，把服务器内的芯片紧密连接，比如昇腾的384卡超节点，通过高速总线实现300 PFLOPS的算力，相当于384台计算机无缝协作。
统一调度是“智能指挥官”，让合适的算力干合适的活。针对大模型训练，系统会根据芯片能力动态分配任务，计算强的多做复杂运算，内存大的多存数据，避免“忙闲不均”；针对推理场景，把输入处理和结果生成阶段分开，分别交给擅长算力和擅长内存的芯片，比如让A100芯片处理复杂输入，H100芯片负责高效生成，提升整体效率。
统一评测则是“公平秤”，让用户清楚不同算力的真实能力。通过覆盖计算、通信、调度等全环节的测试标准，结合自动化平台，像“跑分软件”一样客观评估芯片性能，帮助用户按需选型，避免“盲目采购”。
落地实践：从实验室到产业应用
如今，异构算力协同已从技术探索走向实际应用，多个案例验证了其价值。
在训练领域，“一模多芯”混池训练成为突破点。中国电信联合多家企业推出“四芯混训方案”，让英伟达、壁仞、天数智芯、沐曦四种芯片协同训练大模型，跨芯片通信效率达98%，训练效率接近同构集群的95%，相当于把不同品牌的“算力引擎”拼成了一台“超级计算机”。智源研究院则用4台英伟达GPU和4台国产芯片混合训练Aquila-3B模型，精度与全英伟达集群基本一致，证明了国产算力协同的可行性。
在推理领域，低成本混合推理方案成效显著。微软的Splitwise方案通过拆分推理过程，让A100和H100芯片各司其职，在相同功耗下吞吐量提升1.18倍，成本降低10%。中国电信的方案更实现了国产芯片的交叉协作，在DeepSeek大模型测试中，吞吐性能最高提升72%，成本最大降低42%，让“旧算力”也能发挥新价值。
未来展望：算力将像电力一样“即插即用”
展望未来，异构算力协同将向更深层次突破。芯片层面，“存算一体”技术有望打破传统架构瓶颈，让计算和存储“零距离”协作，能效比提升10倍甚至100倍；主机层面，超节点将更灵活，通过光互联技术组建“动态算力单元”，按需组合计算和内存资源；集群层面，跨地域算力协同将实现“全国算力一张网”，就像现在用电一样，无论算力在千里之外，都能一键调用；最终，通用计算、智能计算、超算、量子计算将走向“四算一体”，AI任务可按需调用最适合的算力，让智能场景的想象空间无限延伸。
从手机里的一次语音交互，到实验室里的一次药物研发，异构算力协同正在悄悄改变每一个智能场景。当不同架构的算力真正实现“无缝协作”，AI的普惠时代或许不再遥远——那时，算力将像空气一样无处不在，却又无感存在，支撑着智能社会的每一次心跳。
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