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芯片问题不用担心,华为是如何应用“系统论”的?
关注产业发展的估计都注意到了,华为从5月中旬开始密集披露一批技术报告。从中不难发现,昇腾算力不仅能够支撑工业级推理能力,实现Day0迁移、一键部署,还高效训练出了72B、718B等不同尺寸的盘古大模型。同时公布了盘古Ultra MoE模型架构和训练方法的技术报告,披露大量技术细节,充分展现了昇腾在超大规模MoE训练性能上的跨越。
相比推理,大模型训练对算力基础设施的要求更高。在单芯片落后一代的情况下,系统工程依然是华为突围的抓手。比如在超大规模MoE模型训练过程中,面对系统拥塞、资源不匹配的问题,华为创造性地对计算、内存、通信的极致优化调度,并结合昇腾特点的亲和设计和数学算法创新,实现了超级并行,获得“动态指标”的提升。例如万卡昇腾集群上,训练做到了万卡集群41%的算力利用率,98%的集群可用性,95%的线性度,这些都是用户使用中能感受到的真实算力。
坦白讲,大规模计算集群最终比拼的就是综合能力,而不是单芯片能力。比如在散热这块,大量芯片堆在一起会产生巨大热量,散不出去的话就会导致系统瘫痪。再比如在光通信领域,光纤虽然有高带宽和高速率的优势,但功耗高且比较脆弱,一个小问题都可能导致系统断联。
“追求整体最优,系统工程是每个厂商追求的目标,就看能不能做到。超节点架构要全互联、不收敛、大带宽、低时延,还要有软件系统把资源管理起来,实现超级并行和高效调度,要让系统平稳工作,需要有大动态的供电,高效的散热等硬件工程能力。”华为技术专家说道。
华为几十年在电子信息领域,尤其是硬件工程和基础软件方面有很深的积累,不仅在光通信领域领跑行业,并且散热工程也是行业最强,有能力把复杂系统做好。大概10年前,华为就在海外设立研究所,专门研究热理论和热工程,86个实验室中有一个是热学实验室,不管是液冷还是风冷,已经是业界最领先的水平,这些都成为大规模训练高可靠的坚实保障。
在云计算中心,华为云为超节点配备了全科专业医生“昇腾云脑”,还打造了恒温“训练基地”,采用液冷冷板散热技术,让冷媒直接接触发热部件,散热效率比传统风冷提升了50%。再加上iCooling智能温控系统,每五分钟动态调整策略,无论外部温度怎么变化,都能让数据中心保持最佳状态。最终,数据中心的能效比PUE做到1.12,比行业平均节能70%。
“竞争力要上去,最终打铁还需自身硬。我们会充分满足国内客户的需要,不会掉链子。”华为技术专家对观察者网表示,“我们的理念也是这样,通过实实在在的技术改进,把竞争力提上去,让客户用起来、用好,这是我们努力的方向。最困难的时候已经过去了,这次披露也让大家感受到了我们的开放和进步,增强客户对我们的信心。”
“开放会使我们更加进步”
在行业中,华为是少有的既做算力基础设施,又做基础大模型的。这样的优势是,模型和算力底座团队可以深度协同,通过模型的训练,发现其中的挑战和算力问题,牵引算力改进,算力改进又支撑模型训推的进步。这样的牵引和支撑驱动机制,更容易发现深层次的问题。
华为同时也是开放的。技术专家对观察者网坦言,昇腾算力支持“百模千态”,包括千问、DeepSeek等国内大模型都开放支持,华为把训练盘古过程中的创新技术和方案毫无保留地披露出来,有相关的代码、技术文档,还派专家到现场去支持客户,支持他们用好昇腾。
“我们大模型toC应用是使能华为手机竞争力的提升为主;toB行业像矿山、钢铁、电力、交通、能源、医疗、金融、港口等是我们的主战场,跟客户没有利益冲突关系,所以客户也不担心。”华为技术专家坦言,在行业智能化应用方面,华为重点聚焦关系到国计民生的国家“关基行业”,同时各行各业的需求也都会全力满足,支持好中国在AI时代的算力需求。
不仅对客户保持开放,华为也对开发者和高校深度开放底层能力。比如昇腾异构计算架构CANN,坚持深度开放策略,一开始就支持PyTorch、TensorFlow等业界开源的框架,目前深度贡献开发者已有6000多人,通过在操作系统、算子算法、整图优化及加速库等各个层面持续创新,与互联网、运营商、金融等30多个伙伴,开发了260多个高性能算子。
“华为每年在基础研究上投入很大,基础研究我们是很开放的,除了自己研究,也大力资助高校,与高校联合研究和技术合作,‘一杯咖啡吸收宇宙能量,一桶浆糊粘接世界智慧’,不断沉淀组织能力,做到‘根深’。我们的科学家、专家也会深入业务的会战,把理论和技术应用到业务中,创造性解决实际业务难题,提升产品竞争力,创造商业价值,实现‘叶茂’。在华为,我们把研究和创新有机地结合起来,实现‘根深叶茂’。”华为技术专家表示。
“开放会促使我们更加进步。”任正非的这一观点不仅适用于国家,同样适用于企业。可以说,正是坚持开放和创新,才使得华为不断取得技术突破,在单点技术被限制的时候,通过系统工程重获优势。在日益复杂的国际环境下,昇腾算力平台在训练和推理上的亮眼表现,不仅给行业提供了英伟达之外的新选择,也为中国AI产业发展吃下了一颗“定心丸”。
- 责任编辑: 吕栋 
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