AI大模型与异构算力融合技术白皮书
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2025-10-14 01:20:41
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今天分享的是：AI大模型与异构算力融合技术白皮书
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《AI大模型与异构算力融合技术白皮书》指出，AI大模型参数规模从亿级迈向万亿级，算力需求呈指数级增长，全球AI算力需求每3-4个月翻番，远超传统摩尔定律，训练成本激增，如2025年训练Llama 4成本超3亿美元，较2020年GPT-3训练成本增长66倍，单一架构算力难满足需求，异构算力成为必然选择。异构算力集成CPU、GPU、FPGA、ASIC等计算单元，CPU+GPU适合通用训练，CPU+FPGA适配定制化加速，CPU+ASIC用于大规模推理，能针对不同场景优化性能与能效，如GPU擅长并行训练，ASIC能效比高适配推理。技术架构上，硬件有主流AI芯片对比及国产芯片（寒武纪、华为昇腾等）技术路线，高速互联依赖PCIe 5.0/6.0、CXL、NVLink等技术，存储采用分层架构应对大模型容量与带宽需求。关键融合技术含软硬件协同优化（算子融合、编译器优化等）、并行训练（数据、模型、混合并行及MoE架构）、推理加速（模型压缩、KVCache等）及异构资源调度（统一管理、任务调度、弹性伸缩）。国内企业实践中，华为昇腾芯片在互联网大厂规模化部署，寒武纪思元系列、阿里平头哥含光芯片等各具特色，国家级智算中心与商业云服务商（阿里云灵骏、腾讯云智算等）构建算力基础设施。应用场景涵盖互联网AIGC、金融智能风控、医疗影像、自动驾驶、工业质检等，未来面临算力供需缺口、软件生态成熟度、能效与数据安全挑战，技术趋势指向Chiplet封装、存算一体、光量子计算及多模态大模型，产业将完善国产产业链与开发者生态，推动算力普惠与行业渗透。
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