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Al大模型与异构算力

融合技术白皮书

AI大模型与异构算力融合技术白皮书

目录

一、前言1

1.1报告背景与意义1

1.1.1AI大模型爆发与算力需求激增1

1.1.2国内外政策与产业驱动3

1.1.3技术融合与开发者需求5

二、AI大模型与算力行业现状6

2.1全球AI大模型发展概况6

2.1.1国际大模型技术演进6

2.1.2国内大模型技术进展8

2.1.3大模型应用场景拓展10

2.2算力需求爆发与挑战13

2.2.1训练与推理算力需求分析13

2.2.2算力墙、存储墙、通信墙15

2.2.3算力成本与能效挑战18

2.3国内外算力基础设施对比20

2.3.1全球算力规模与分布20

2.3.2国内智算中心建设23

2.3.3政策支持与地方实践25

2.4异构算力成为主流趋势27

2.4.1异构计算定义与分类27

2.4.2异构算力在大模型场景优势28

AI大模型与异构算力融合技术白皮书

三、异构算力技术架构与核心组件30

3.1异构计算硬件体系30

3.1.1主流AI芯片对比30

3.1.2国产AI芯片技术路线36

3.1.3芯片性能与能效评测39

3.2高速互联与网络架构41

3.2.1高速互联技术41

3.2.2智算中心网络拓扑44

3.2.3集群通信优化48

3.3存储与数据管理51

3.3.1大模型存储需求51

3.3.2分布式存储技术55

3.3.3数据预处理与加载58

四、大模型与异构算力融合关键技术61

4.1软硬件协同优化61

4.1.1算子融合与指令优化61

4.1.2编译器与中间表示63

4.1.3AI框架适配66

4.2大模型并行训练技术68

4.2.1数据并行68

4.2.2模型并行70

4.2.3混合并行与4D并行73

AI大模型与异构算力融合技术白皮书

4.2.4条件计算与MoE75

4.3推理加速与部署优化77

4.3.1模型压缩技术77

4.3.2推理引擎优化80

4.3.3KVCache与分离式推理83

4.3.4边缘-云协同推理85

4.4异构资源调度与编排87

4.4.1资源统一管理87

4.4.2任务调度策略90

4.4.3弹性伸缩与算力交易93

五、国内企业实践与案例分析94

5.1华为昇腾：异构算力与大模型融合实践94

5.1.1云端芯片在互联网大厂部署94

5.1.2边缘与端侧落地案例96

5.2国内企业布局97

5.2.1寒武纪97

5.2.2阿里平头哥与含光芯片98

5.2.3腾讯星星海与AI加速卡100

5.3智算中心与云服务商实践102

5.3.1国家级智算中心102

5.3.2商业云服务商104

5.4开源社区与开发者生态105

AI大模型与异构算力融合技术白皮书

5.4.1国内AI开源平台105

5.4.2开发者工具链与支持106

六、行业应用与场景落地107

6.1互联网与内容生成107

6.1.1AIGC应用107

6.1.2大模型有哪些信誉好的足球投注网站与推荐109

6.2金融与医疗111

6.2.1智能风控与投研111