軟硬件協(xié)同釋放潛能:讓“紙面算力”變“有效算力”
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人民網(wǎng)北京6月5日電 (記者李彤)如何提高利用效率,讓算力帶來更多產(chǎn)能?怎樣通過問題導(dǎo)向,創(chuàng)新技術(shù)、優(yōu)化成本,促進(jìn)應(yīng)用落地?
在國家頂層設(shè)計(jì)上,算力產(chǎn)業(yè)的發(fā)展“路線圖”越來越明晰。“十五五”規(guī)劃綱要提出,“加強(qiáng)算力設(shè)施支撐”“提升算力普惠易用水平”。今年政府工作報(bào)告提出,“實(shí)施超大規(guī)模智算集群、算電協(xié)同等新基建工程”“加強(qiáng)全國一體化算力監(jiān)測(cè)調(diào)度”。
“我們要推動(dòng)‘紙面算力’更高效地轉(zhuǎn)化為‘有效產(chǎn)能’?!痹诮谂e辦的“鯤鵬昇騰開發(fā)者大會(huì)2026”現(xiàn)場(chǎng),多位來自高校的科研人員表示,軟硬件深度協(xié)同優(yōu)化將減少超大規(guī)模大模型訓(xùn)練中的系統(tǒng)內(nèi)耗,加速推動(dòng)應(yīng)用落地。
把脈算力消耗癥結(jié)
“過去存在一種誤區(qū),認(rèn)為硬件性能會(huì)持續(xù)迭代升級(jí),產(chǎn)業(yè)重心多聚焦在軟件開發(fā)層面?!闭憬髮W(xué)軟件學(xué)院特聘研究員常志豪指出,如今摩爾定律已接近物理極限。當(dāng)硬件的代際紅利放緩,系統(tǒng)性的軟硬協(xié)同優(yōu)化就不再是錦上添花,而是決定算力能否真正釋放價(jià)值的核心工作。
這一現(xiàn)象在萬卡集群的分布式訓(xùn)練中尤為明顯。北京大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院助理教授劉古月說,行業(yè)過往評(píng)判算力水平,多聚焦單卡或單臺(tái)服務(wù)器的硬件指標(biāo)。但在超大模型訓(xùn)練,依托數(shù)萬張算力卡進(jìn)行分布式協(xié)同作業(yè)的背景下,跨節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)傳輸存在數(shù)據(jù)擁堵與算力等待的情況。
東數(shù)西算等工程提出構(gòu)建多層次算力調(diào)度架構(gòu),提升算力網(wǎng)絡(luò)傳輸效率。在劉古月看來,這一頂層設(shè)計(jì)的核心落點(diǎn)之一,就是通過算法與通信協(xié)議的持續(xù)迭代,解決集群內(nèi)部的擁堵問題,讓硬件算力從“被空耗”變成“被驅(qū)動(dòng)”。
異構(gòu)協(xié)同壓降成本
數(shù)據(jù)順暢流動(dòng)后,下一個(gè)問題接踵而至,計(jì)算資源如何配置才不會(huì)浪費(fèi)?
清華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系副教授章明星提到,大模型訓(xùn)練與推理的不同環(huán)節(jié)對(duì)資源的需求差異大,有的階段需要密集的矩陣運(yùn)算,有的階段則偏向邏輯處理和序列生成。單一硬件架構(gòu)往往只能在其中某一個(gè)環(huán)節(jié)高效運(yùn)轉(zhuǎn),其余環(huán)節(jié)容易陷入低效等待。
章明星認(rèn)為,通過“分而治之、異構(gòu)協(xié)同”的策略,針對(duì)大模型不同階段的資源訴求,精準(zhǔn)匹配CPU與自主架構(gòu)的人工智能(AI)加速芯片的差異化計(jì)算能力,降低詞元(Token)的生成成本,為新技術(shù)的普惠共享提供了經(jīng)濟(jì)可行性。
隨著軟硬協(xié)同將算力門檻和綜合成本推向更合理的區(qū)間,受益者不僅是互聯(lián)網(wǎng)大廠。北京大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院副教授熊英飛認(rèn)為,伴隨單位算力成本持續(xù)下探,結(jié)合大模型賦能的代碼自動(dòng)化研發(fā),軟件開發(fā)的門檻將被系統(tǒng)性壓低。以往需要專業(yè)團(tuán)隊(duì)才能完成的工作,中小開發(fā)者甚至初創(chuàng)企業(yè)借助AI工具有望逐步落地。這種“技術(shù)普惠”效應(yīng),也將成為“中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型”與“培育專精特新小巨人企業(yè)”的底層支撐。
場(chǎng)景落地釋放產(chǎn)能
業(yè)界人士勾勒出的技術(shù)邏輯鏈,在產(chǎn)業(yè)一線初步顯現(xiàn)。
浙江大學(xué)人工智能學(xué)院百人計(jì)劃研究員朱霖潮在數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)一線看到了改變。他說,AI視頻在生成過程中,短短數(shù)秒內(nèi)就會(huì)產(chǎn)生數(shù)十萬級(jí)的視覺Token,且畫面要保證場(chǎng)景、外觀語義、物理邏輯的高維一致性。這對(duì)算力是極高的實(shí)時(shí)挑戰(zhàn)。在傳統(tǒng)模式下,視頻生成往往面臨耗時(shí)較長、效率有限的瓶頸。如今,得益于底層算力結(jié)構(gòu)的持續(xù)優(yōu)化與模型壓縮技術(shù)的協(xié)同進(jìn)步,這一瓶頸正在被快速打破。這種效率的量級(jí)躍遷,正深刻推動(dòng)數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作的生產(chǎn)力革新。
在關(guān)乎國計(jì)民生的氣象預(yù)報(bào)領(lǐng)域,清華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系助理研究員王一鳴見證了軟硬協(xié)同的價(jià)值。他介紹,氣象預(yù)報(bào)是一個(gè)極度依賴高并發(fā)、低延遲的計(jì)算場(chǎng)景。預(yù)報(bào)時(shí)效每提升一天,計(jì)算復(fù)雜度都呈指數(shù)級(jí)上升。相較于以往模糊的城市級(jí)預(yù)報(bào),現(xiàn)在通過數(shù)百個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)位精準(zhǔn)演算,將常規(guī)天氣預(yù)報(bào)有效時(shí)長穩(wěn)定提升至7天以上。提前預(yù)警極端天氣,能夠指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、防災(zāi)減災(zāi)。
從底層技術(shù)攻堅(jiān)到成本控制、從減少系統(tǒng)消耗到場(chǎng)景落地,計(jì)算科學(xué)的不斷成熟,離不開科研力量與產(chǎn)業(yè)主體的雙向奔赴。
華為計(jì)算戰(zhàn)略與業(yè)務(wù)發(fā)展部部長朱照生表示:“隨著AI智能體、多模態(tài)迅速發(fā)展,我們將持續(xù)完善開發(fā)工具鏈與開源社區(qū),深化校企合作,通過技術(shù)賽事、開源生態(tài)和高??蒲泄リP(guān)等,為開發(fā)者提供全方位支持,共同構(gòu)建健康的計(jì)算產(chǎn)業(yè)生態(tài)?!?/p>
附:“巨人港觀察:伙伴故事”系列報(bào)道
第一期:打造地質(zhì)“翻譯機(jī)” 以算力提升油氣勘探效力
第三期:國產(chǎn)政務(wù)云筑牢數(shù)字中國底座:讓“數(shù)據(jù)多跑路、群眾少跑腿”成為現(xiàn)實(shí)
第四期:數(shù)智化轉(zhuǎn)型繪就醫(yī)療服務(wù)新圖景
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