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      國產算力突圍的“曙光”之道:從硬件堆砌到軟硬協同

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      ROBOT INDUSTRY

      AI大模型正從聚焦技術迭代向深耕場景應用轉變,而立之年的中科曙光不止于技術深耕,同時在智能算力與場景適配方面發力,為大模型從“能用”向“好用”邁進提供“好算力”。


      當前,AI大模型進入商用階段,Qwen、豆包、Kimi、文心一言等國產大模型表現亮眼,現象級產品DeepSeek更以破竹之勢攪動全球AI產業格局。

      從大模型發展路徑來看,建設千卡、萬卡以至十萬卡規模的算力集群成為行業認知中的發展關鍵。但實際輸出的算力水平卻并不如意,算力利用率低、成本高昂,基礎模型與應用場景脫鉤,大模型從預想中的“好用”僅發展為了堆砌參數的“能用”。

      中科曙光智能計算產品事業部副總經理胡曉東認為,大模型的發展要關注軟硬件協同、算力算法調優等技術能力,而非單純依賴硬件堆砌的“疊卡模式”。

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      “好算力”的核心不只是加速卡

      ChatGPT發布后,產業界逐漸形成“堆算卡、算卡即算力、算力即AI”等認知。目前公認的“好卡”就是英偉達的GPU卡,但其存在成本高昂、獲取困難的問題。

      對大模型而言,加速卡并非決定性能的唯一指標,根本原因在于大模型需要面向應用,而算力也是一樣,參數、規模只是階段性的評價指標,軟硬件適配、調度、介入等每一個環節的能耗、效率、成本亦是影響大模型應用效果的關鍵因素。


      圖1 中科曙光智能計算產品事業部副總經理 胡曉東

      胡曉東認為,算力產業的核心是應用,大模型及算力產業是一項復雜的系統性工程,不僅是芯片的設計,還包括算法優化、軟硬件調優、面向場景的應用等。在談到場景應用中什么樣的算力才是“好算力”時,他表示“好算力”需要滿足“三匹配一協同”,即精度匹配、效率匹配、場景匹配、算存運協同。

      胡曉東指出,產業發展應遵循效率優先原則,聚焦有效算力價值挖掘,規避資源錯配風險,構建算存運協同的三位一體架構,升級存儲性能以減少數據搬運損耗,支撐高頻實時場景,同步提升光通信速率并構建邊緣算力節點,為工業互聯網、自動駕駛等低時延場景提供應用基礎。而“東數西算”工程的建設,解決了區域算力不平衡問題,為產業的健康發展打下了堅實“地基”。

      他強調,好算力不是絕對性能的競賽,而是“效率夠高、協同夠穩、場景夠準、能耗夠低”的系統工程,最終目標是以最小資源代價解決實際問題。

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      大模型落地的關鍵是軟硬件協同

      隨著AI大模型的廣泛應用,原有通用算力已無法滿足高端、復雜應用場景的需求,智能算力等先進算力成為新的需求熱點。“海外做智算、做大模型的思路是硬件驅動,但不代表我們也要走一樣的路,軟件層面的開發和推進行業應用也許是一條能夠超車的彎道?!焙鷷詵|提到,從中科曙光的視角來看,大模型落地應用的關鍵在于軟硬件的協同設計優化和“芯片-算法-模型”的深度耦合。


      圖2 曙光AI基礎設施全景圖

      發展國產算力,硬件是基礎,軟件是靈魂。硬件是否適用、好用,硬件性能有沒有得到極致釋放,硬件資源利用率能不能提高,相當大程度上取決于軟件,包括基礎軟件、管理軟件、應用軟件。

      DeepSeek的出現打破了市場對進口高算力GPU的路徑依賴,為國產GPU加速卡帶來重要機遇的同時,軟件短板更加突顯。因此,針對GPU加速卡進行軟硬件協同設計優化,實現“芯片-算法-模型”深度耦合,已成為AI基礎設施的重要創新方向。

      中科曙光圍繞算力的生產、聚集、釋放、調用、服務各環節,形成了相對完整的AI基礎設施方案,從核心基礎層的國產AI部件,到系統設施層的智算中心、全閃存儲、AI服務器、浸沒式相變液冷等,再到服務平臺層的曙光云、全國一體化算力服務平臺等,貫穿AI算力全鏈條,從而降低使用成本、高效賦能場景。

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      DeepAI深算智能引擎讓大模型更易用

      “客戶想用最火的DeepSeek實現業務應用”,胡曉東表示,客戶在意的是用“最好”的大模型來實現業務目標,能夠根據自己的實際需求,自行配置參數,快速搭建,并且不需要很深的編程基礎。

      2024年以前,大模型一直以前沿技術形式出現,在產品規劃層面做得較少,雖然很熱,但真正落地應用的案例并不多。“去年是大模型的繁榮期,但也是大模型落地前的思考期、冷靜期,大家都開始關注行業應用,從之前‘卷’通用大模型參數,轉為開發行業大模型、場景應用大模型,思考如何從硬件、軟件等層面解決用戶業務層面的真實問題”。

      圍繞產業和客戶的實際需求,中科曙光針對國產GPU加速卡先后研發從底層的編程開發軟件棧AI Toolkit,到中間的人工智能基礎軟件系統DAS,再到靠近上層的人工智能應用平臺DAP,共同構成了端到端全棧AI加速套件——DeepAI深算智能引擎。


      圖3 DeepAI深算智能引擎

      胡曉東介紹,基于DeepAI深算智能引擎,客戶能夠直接簡化部署流程,無需配置環境,直接根據自身的業務知識,選擇想要的大模型,就可以形成最符合業務一線的專用大模型或Agent,在國產AI算力底座上跑通DeepSeek、通義QwQ等大模型應用,解決了以往由技術團隊主導的開發模式存在業務脫鉤的問題。

      目前,以DeepAI深算智能引擎為核心的相關產品方案,已經進入眾多關鍵行業,支撐國家稅務總局、中國海關、中國氣象局、深圳紀委、中國電信天翼云、PICC人保財險、中石化物探院、上海市皮膚病醫院等客戶實現應用落地。

      步入“而立之年”的中科曙光,經過三十年的AI行業打拼與產業實踐,站在了核心基礎、系統設施、服務平臺的行業前沿。胡曉東表示,中科曙光將持續聚焦AI基礎設施領域,以“軟硬協同、從芯到云”的全棧AI產品布局,和“向下扎根、向上生長”的生態合作策略,賦能千行萬業智能化轉型。

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