摘要
算法、数据和算力的协同发展推动着大模型技术的不断演进,同时也对国产大算力GPU提出更高的挑战。本文深度探析大模型技术爆炸式演进背后的算力需求,从模型架构创新、训练方法革新、推理技术优化等维度展开算力需求的影响分析,研究了大算力GPU面临的核心技术挑战,包括先进制程和软硬系统限制、基础软件设施不足、国产异构算力孤岛,以及生态体系建设低效等问题。以创新实践为例,提出了自主研发国产大算力GPU的破局之道与术,即通过硬件架构创新突破工程限制,自主基础软件平台建设突破生态困境,异构混训混推解决算力孤岛问题,并通过产学研实践以及与产业伙伴深度合作,共建自主可控生态。研究成果为推动国产化算力与大模型技术协同演进,推进人工智能产业的可持续发展提供了丰富的理论基础与切实可行的实践参考。
出处
《人工智能》
2025年第3期8-21,共14页
Artificial Intelligence View
基金
科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目(2022ZD0119100)。
