AI大模型“戰火”燒到了教育領域
作者：劉曠自2023年開年以來，AI大模型這股風是越吹越猛烈了。隨著ChatGPT的出圈爆火，再度掀起了一波AI熱浪，無論是在國內還是國外都有不少企業宣布入局或者跟進AI大模型領域。與
商湯科技與華為近日宣布，其聯合研發的商湯大裝置SenseCore已與華為昇騰384超節點完成深度適配，在功能與性能驗證中達到預期目標。此次合作標志著國產AI算力基礎設施在跨平臺協同與效率優化方面取得重要突破。
昇騰384超節點（Atlas 900 A3 SuperPoD）是華為推出的全球最大規模超節點方案，其核心創新在于“全對等架構”。該架構突破傳統服務器總線限制，將高速互聯總線擴展至整機柜及跨機柜層級，實現CPU、NPU、DPU、存儲及內存資源的全域互聯與池化，構建出單臺“超級計算機”。這種設計顯著提升了算力密度與互聯帶寬，為AI大模型訓練提供了更高效的底層支持。
商湯大裝置SenseCore針對超節點特性進行了多項技術優化。在調度層面，平臺不僅支持單機、多機及跨超節點（POD）的靈活調度，還通過模型并行策略實現邏輯超節點的自動劃分。這一創新使EP/TP等大通信策略能夠充分利用靈衢網絡，大幅縮短模型訓練周期。例如，在跨POD訓練場景中，SenseCore團隊通過修復多POD環境下master/work任務rank亂序問題，從根本上解決了訓練任務概率性失敗的技術瓶頸。
在系統可靠性方面，SenseCore構建了多維度故障檢測與恢復體系。該體系覆蓋服務器硬件、高速互聯總線、RoCE網絡及任務進程等軟硬件層級，結合Job/Pod/進程三級恢復機制，顯著提升了昇騰384超節點在長周期訓練任務中的穩定性。據技術文檔顯示，這一優化使超節點在復雜訓練場景下的容錯能力提升超過40%。
雙方技術團隊透露，下一步將重點拓展三大應用方向：一是開發大模型推理加速方案，降低AI應用部署成本；二是構建智能體應用部署框架，支持復雜AI系統的快速落地；三是針對醫療、金融等垂直行業，優化大模型訓練與推理的專用算法。這些探索有望推動國產AI算力平臺在更多產業領域的規模化應用。
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