号称孵化 30 多个国产大模型的华为昇腾，究竟是何方神圣？ ...

yi叶秋枫

如果说，大模型是智能化时代的新型工件，那么昇腾 AI 则相当于制造了这些工件的 " 母机 " 或 " 车床 "。
9 i. W8 u3 a' S1 Q( o5 ^5 月初，在鲲鹏昇腾开发者峰 2023 上，华为全面宣布升级鲲鹏开发者套件 DevKit 23.0，首批基于鲲鹏的一体化解决方案联合发布，而其中最瞩目的，莫过于孵化了众多国内大模型的昇腾 AI。
8 Z. `" |9 e( G( C: ]6 M0 B* }0 l目前，基于昇腾 AI 已孵化和适配 30 多个主流大模型，超过一半的中国原生大模型基于昇腾 AI 孵化。
其中就包括了悟道大模型、鲲鹏大模型，鹏程系列、紫东系列等。

9 p" i# x# x! P
* Y7 T, L; V# _# h' S4 {
& N% m- T- X6 Y: p7 b如果说，大模型是智能化时代的新型工件，那么昇腾 AI 则相当于制造了这些工件的 " 母机 " 或 " 车床 "。
它不仅可以生产和加工各种大模型，满足不同的需求和场景，还提供了大模型的训练、推理、优化、部署等全流程的能力。
那么，在大模型竞争日益激烈的今天，它的出现，对中国大模型的整体生态，又意味着什么？
, p+ R5 q2 Q. u8 Q0 v5 i. A今天，我们就试着从技术与商业应用两方面，详细谈谈昇腾 AI 对中国大模型的意义。
4 v# K1 {  B5 @* d. _- a01 AI 时代心 " 底座 "
  ~' N3 i& G5 s$ a众所周知，大模型的训练、开发人工智能需要算法、算力和数据的积累，对于大多数实力并不雄厚的普通企业而言，这是一道难以逾越的技术门槛较。
如何让更多企业简单、便捷地开发自身的大模型，就成了人工智能得以落地化、产业化的关键。
/ I  f& v6 U0 g# F1 Q3 g8 J而昇腾 AI 就是这种让 AI 实现 " 量产化 " 的 AI。
2 D/ n  ^. T4 u( H+ \( T. \, S具体来说，它主要从以下几个方面，为大模型的研发和应用提供了支持。
6 [( D4 f7 ?0 V2 t4 R硬件与算力
0 D* P* r3 T- i7 G异腾 Al 基于华为自主研发的鲲鹏处理器和异腾加速卡，承载了海量数据的处理、超大模型的训练和推理。单卡最大提供 100 TOPS INT8 算力，为数据中心推理提供更强大支持。
在 AI 芯片方面，昇腾系列 AI 处理器，是基于华为自主研发的 Da Vinci 架构设计的 AI 芯片。
* b0 t, A9 b/ O5 _4 J目前主要包括了昇腾 910（用于训练）和昇腾 310（用于推理）两款处理器，采用自家的达芬奇架构。
2 a7 t! q% u. Q! j( T$ V基于昇腾系列 AI 处理器和基础软件构建 Atlas 人工智能计算解决方案，包括 Atlas 系列模块、板卡、小站、服务器、集群等丰富的产品形态，打造面向 " 端、边、云 " 的全场景 AI 基础设施方案，可以满足不同场景的大模型计算需求，例如：
  P& a7 [3 Z' `: N昇腾 910，是一款面向云端和数据中心的高性能 AI 处理器，具有 256Tops@FP16 的算力，可以支持超大规模的 AI 训练任务，如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。
而昇腾 310，则主打面向边缘场景的低功耗 AI 处理器，具有 16Tops@INT8 的算力，针对的应用场景也变为了视频分析、智能监控、智能驾驶等。
  `% [2 V. {! o1 _/ |0 P同时，昇腾系列 AI 处理器，还支持多种数据类型和精度，如 FP16、INT8、BF16 等，让用户可以根据不同的模型需求，进行灵活选择。
集群硬件上，昇腾 AI 全栈能力支撑全国 20 多个人工智能计算中心建设。其所属的 Atlas 800 AI 训练集群，是一款面向大模型训练场景的高性能 AI 集群，支持 8K 液冷集群，每台服务器内置 8 颗昇腾 910 AI 处理器，可以提供 2.24 PFLOPS 的超强算力，支持深度学习模型的快速开发和训练。
具体来说，它具有如下的特点：
高速网络带宽：每台服务器配备 8 个 100G RoCE v2 高速接口，实现芯片间跨服务器互联，降低时延和功耗。
超高能效：每台服务器最大功耗仅为 5.6 kW，单机支持风冷和液冷两种散热方式，提供 2.24 PFLOPS/5.6 kW 的超高能效比。
( _9 _2 f& Y7 l6 B1 o


全场景 AI 计算框架：支持华为自研的全场景 AI 计算框架 MindSpore，兼容主流 AI 框架如 TensorFlow、PyTorch 等，提供丰富的算法库和工具包。
, c9 X) ^$ T0 }; N1 j9 H; U5 R在集群训练的稳定性上，昇腾已经做到了 2 千亿参数大模型 25 天稳定训练至收敛。
软件架构
! b& U3 u9 Z# U3 i9 UCANN 异构计算架构是昇腾 AI 的基础软件架构，提供了多维度混合并行、多层级存储优化、断点续训等能力，加速大模型的高效训练。
7 ], \3 h9 j/ A; y0 m8 J多维度混合并行是指在训练大模型时，利用多个昇腾 AI 处理器之间的协作，将模型和数据分割成多个部分，分别在不同的处理器上并行执行，从而提高训练效率和性能。
) D( [1 k: w& H6 f. G$ P$ g( z这就像是要烘焙一个很大的蛋糕，可以把蛋糕切成几块，分别放在不同的烤箱里烘焙，然后再把烤好的蛋糕拼接起来，这样就可以节省时间和空间。
* S% B1 U( E$ ^' {5 v多层级存储优化是指在训练大模型时，利用昇腾 AI 处理器上的不同层级的存储空间，根据数据的访问频率和重要性，将数据分配到合适的存储位置，从而提高数据的读写速度和效率。
CANN 异构计算架构还提供了统一的编程模型和运行时环境，支持多种 AI 框架和语言，兼容多种厂商硬件，实现软硬件协同优化。
MindSpore AI 框架是昇腾 AI 的全场景 AI 计算框架，提供了灵活的编程方式和丰富的算子库，支持业界主流社区模型套件，兼容第三方 AI 框架生态，为 AI 模型开发提供高效的编程体验。MindSpore AI 框架还提供了自动微分、自动并行、自动混合精度等能力，为大模型的训练提供更高的性能和效率。

  Q2 g: l6 @  b( v, e
* k+ q3 `; V) U# N$ F0 o
MindStudio 开发工具链是昇腾 AI 的全流程开发工具链，提供了算子、模型、应用一站式高效开发和极简部署的能力，为 AI 模型开发提供便捷的开发工具。MindStudio 开发工具链还提供了性能分析、调试、故障诊断等能力，为大模型的训练提供更好的开发体验。
02 以应用赋能生态
$ n$ A. ~- ]$ U1 y2 J- T6 D除了强大的软、硬件基础外，昇腾 AI 之所以得以孵化超一半中国原生大模型，另一个重要原因，就是其丰富的应用使能、和开放的生态合作。
MindX 应用使能平台
具体来说，其所提供的 MindX 应用使能平台，提供了多个领域和场景的 SDK，并封装了华为在行业 AI 领域的基础算法和经验积累，目前包括制造质检、视觉分析、检索聚类、大模型微调等四个 SDK。
凭借着 SDK 提供的多种功能，用户不需要从零开始编写 AI 代码，而是直接调用 SDK 提供的简单易用的 API，就可以实现各种 AI 功能，从而实现了快速开发和部署 AI 应用。
  d$ \- p8 _9 [. Z. n. O/ o# A此外，微调套件 SDK 还提供了多种微调算法和策略，如知识蒸馏、量化、剪枝等，为大模型提供了更高效和灵活的微调方式。
同时，MindX 应用使能平台还提供了 ModelZoo，一个基于昇腾 AI 处理器的预训练模型库，为用户提供了多个领域和场景的高质量预训练模型，让用户可以快速使用和微调大模型。目前已提供 20 多个模型，下半年将增加到 50 以上。



1 a+ D, t4 ~$ y+ W具体来说，它是通过提供大模型低参微调套件（MindSpore PET）来帮助用户快速使用和微调大模型的。
% S, w4 ]5 o& [- a3 m3 o- Q1 W& IMindSpore PET 是一个基于昇思 MindSpore 的大模型低参微调套件，可以在不改变模型结构的情况下，通过少量参数的微调，实现模型在不同任务上的迁移学习。MindSpore PET 支持多种预训练模型，如 BERT、GPT-2、GPT-3 等，以及多种下游任务，如文本分类、文本生成、阅读理解等。MindSpore PET 还提供了一键式微调、评估、推理等功能，支持昇思高性能大模型。
' P$ s( N& o, U& h' f/ V# n这就像是用户想要一辆汽车（大模型），但是没有时间和精力去自己设计和制造。那么，用户就可以从 ModelZoo 中选择一辆已经优化过的汽车，它可以在昇腾 AI 的道路上高速行驶。
同时，用户还可以通过 MindSpore PET 对 " 汽车 " 的少量参数进行微调，比如换个颜色、加个音响、改个轮胎等。让它更适合自身的需要，而不需要花费太多的时间和精力。
开放的生态合作
除了通过 MindX 应用使能平台，提供各种应用场景外，昇腾 AI 在构建产业生态方面，也通过技术开放与合作，促成了产业的落地与应用。
! ~, W0 G: x6 W2 r目前，昇腾 AI 不仅开放了大模型技术平台，还与 UCloud、厦门文广、众数信科、南沙公控、CSDN 等伙伴共同推进大模型在各个行业的应用和落地。
# }. s2 l! [; P$ x$ `1 P; V例如，在电力行业，南方电网与华为签署了合作备忘录，携手推进人工智能在电力调度的创新应用。
双方将基于昇腾 AI 技术，针对电网当前动态出力和负载状况，实时做出更加经济和安全的调度决策和编排计划，同时助力机组出力分配最优化，促进电力现货交易的供需平衡，有效降低平均发电成本，进而提升整体运营效率和效益。
在智慧城市和数字政府领域，昇腾助力智慧龙岗 2.0 的打造。深圳市龙岗区政务服务数据管理局基于昇腾软硬件。
+ \$ b9 _+ C3 \- _


  K$ J: Z+ [3 c- S双方将利用昇腾 AI 提供的大模型技术和语音识别技术，在龙岗区政务服务中心打造 " 智慧窗口 "，实现语音自助查询、语音自助办理等功能，提高政务服务效率和便捷性。
" \) s  c+ Y2 Z& E8 R而昇腾 AI 提供的大模型技术和图像识别技术，也将在龙岗区城市管理中心打造 " 智慧眼睛 "，实现城市环境监测、城市事件识别、城市事件处置等功能，提高城市管理水平和品质。
7 s. F9 w$ B" m! E: _' |! C7 x同时，通过建立大模型创新联合体，昇腾 AI 也打通了科研创新、应用示范到产业推广的通道，目前，昇腾 AI 已经成立了遥感、多模态、流体力学三个大模型产业联合体，吸引了 110 多家科研机构和企业加入，孵化了 80 多个行业新应用。
具体来说，昇腾 AI 为联合体成员提供了多维度的扶持政策和资金支持，例如昇腾 AI 为联合体成员赠送了昇腾 AI 硬件设备，提供了免费的 AI 算力资源，发放大模型研发补贴、大模型应用补贴等，帮助联合体成员加速大模型的研发和应用进程，降低项目风险和压力。

* [) f$ z! _  H* U8 R

这些举措，都让联合体成员可以更容易地将大模型应用于各个行业领域，打造行业解决方案和典型案例，展示大模型的价值和效果。
同时使得联合体成员可以更广泛地将大模型推向市场，拓展商业渠道和客户群体，实现产业规模化和商业化。
0 R5 u: Q; _* \/ `9 D' h+ g& v4 ^03 总结
在 AIGC 时代，如果大模型只停留在实验室的层面，无法与真实的行业需求和应用场景相结合，那么它就会失去其存在的意义和价值。
这方面的反面教材，莫过于当年的 VR 技术。
" J- _+ J* [% i& c7 t+ x; d8 G) EVR 技术在应用落地过程中遭遇的困难，是技术瓶颈、内容缺乏、产业链不完善和应用环境的限制，这些困难导致了 VR 技术难以实现规模化应用和价值创造，最终成为了一阵风，而无法带动行业变革。

+ v! I. Z: K! h$ L1 q. X1 ?

昇腾 AI 作为一种全栈 AI 计算基础设施，为大模型提供了从芯片到框架、从平台到应用的一体化解决方案，有效降低了大模型的开发门槛和成本，提升了大模型的性能和效率，促进了大模型的产业化和商业化。
/ I* p0 @* Y$ D, i: c昇腾 AI 这样的全栈 AI 计算基础设施，有效地解决了大模型所面临的技术瓶颈、市场障碍、生态缺失等问题，并让其实现了真正的落地和价值创造。
而只有通过产业落地和应用扩展，大模型才能真正发挥其优势，解决实际问题，创造社会效益和经济效益，推动人工智能技术的进步和创新，引领行业变革和发展。