元宇宙里掀起回憶殺？這波虛擬懷舊營銷主打一個極限反差
來源：首席品牌官從被稱為“元宇宙元年”的2021年開始，幾乎所有品牌都在迫不及待地“入駐”元宇宙。而一提及品牌們的元宇宙玩法，相信多數人腦海里首先浮現
在第四屆828 B2B企業節盛大開幕之際，華為云宣布了一項重大進展：其Tokens服務已成功整合至CloudMatrix384超節點系統。通過引入創新的xDeepServe架構，該系統在單芯片上實現了前所未有的性能突破，達到2400TPS的交易處理速度及50ms的超低時延，遠超當前行業標準。
面對中國AI算力需求的爆炸式增長，華為云憑借其獨特的“綜合優勢”，正系統性地構建強大的計算能力。數據顯示，從2024年初至今年6月底，中國日均Token消耗量從1000億激增至30萬億，這一300多倍的增長不僅彰顯了AI應用的迅速擴張，也對算力基礎設施提出了更高要求。
今年3月，華為云推出了基于MaaS（模型即服務）的Tokens服務，該服務不僅提供了多種計費模式，還根據應用場景和性能需求，推出了在線版、進線版、離線版及尊享版等多種服務方案。這一創新舉措為大模型和智能體等AI工具提供了更加靈活、經濟高效的算力支持。
此次，Tokens服務的全面接入CloudMatrix384超節點，標志著華為云在算力領域邁出了關鍵一步。借助384超節點的原生xDeepServe框架，系統吞吐量從年初的1920TPS躍升至2400TPS，同時保持了50ms的低時延。這一成就得益于從硬件到軟件、從算子到存儲、從推理框架到超節點的全方位技術創新。
CloudMatrix384超節點通過革新計算架構，打破了性能瓶頸，為澎湃算力奠定了堅實基礎。而CANN（昇騰計算架構）硬件使能技術，通過優化算子和通信策略，確保了云端算力的高效調度與組合。EMS彈性內存存儲技術打破了AI內存墻，實現了“以存強算”，充分釋放了芯片潛能。xDeepServe分布式推理框架則通過Transformerless架構，將大模型拆解為可獨立擴展的微模塊，實現了超高效算力。
xDeepServe的極致分離架構，如同將大模型拆解為“積木”，分派至不同NPU同步處理，再通過高性能通信庫XCCL和自研推理引擎FlowServe重新組合，構建了一條超高速的Tokens處理流水線。這一創新不僅提升了單卡吞吐量至2400tokens/s，還為AI推理的線性擴展提供了可能。
作為硬件加速的中間層，CANN包含了算子庫和高性能通信庫XCCL等組件，共同支撐了AI模型的高效運行。XCCL專為超節點上的大語言模型（LLM）服務設計，充分利用了CloudMatrix384的UB互聯架構潛力，為Transformerless架構的全面分離提供了堅實的硬件基礎。
FlowServe引擎則采用了“去中心化”設計，將CloudMatrix384切割為完全自治的DP小組，每個小組具備完整的處理能力，確保了即便在千卡并發的情況下也能保持流暢運行。
在模型支持方面，華為云MaaS服務已涵蓋了DeepSeek、Kimi、Qwen、Pangu、SDXL、Wan等主流大模型，以及versatile、Dify等主流Agent平臺。通過大量的模型優化和技術積累，華為云實現了“源于開源，高于開源”的目標，使得大模型在昇騰云上能夠更快、更好地運行。
以文生圖大模型為例，華為云通過量化技術和算子融合，在輕微犧牲畫質的前提下，實現了兩倍于業界主流平臺的出圖速度，并支持最大2K×2K尺寸。在文生視頻大模型方面，通過量化和通算并行等技術，大幅降低了延遲和顯存占用，實現了3.5倍的性能提升。
在應用層面，華為云已與超過100家合作伙伴攜手，深入行業場景，共同開發了豐富的Agent應用。這些應用涵蓋了調研分析、內容創作、智慧辦公、智能運維等多個領域，有效解決了產業難題，加速了企業的AI創新進程。
例如，基于MaaS平臺推出的今日人才數智員工解決方案，集成了先進的NLP、機器學習和深度學習技術，實現了智能交互和任務處理，顯著提升了服務效率與客戶滿意度。而北京方寸無憂科技開發的無憂智慧公文解決方案，則通過智能化手段提升了公文處理效率，推動了政企辦公的智能化轉型。
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