华为「数字化风洞」小时级预演万卡集群方案，昇腾助力大模型运行「又快又稳」

大模型 训推系统 宛如一辆精密调校的赛车，即便搭载顶级引擎（高算力芯片），如果油箱（内存）、变 速箱（带宽）与路况（任务类型）不匹配，仍会陷入 "龟速"困局。华为研究团队发现，超过60%的算力 浪费在硬件资源错配与系统耦合上，而传统"人拉肩扛"的优化方法在芯片特性的"三角矛盾"（算力-带宽- 容量失衡）前束手无策。 01 三大挑战：动态负载需求下的软硬件博弈 大规模训练集群 的 利用率黑洞 ： 大模型训练 过程像驾驶中的 "猛踩油门"（ 训练 阶段密集计算） ， MoE模型更如混合动力车，需精准平衡计算与内存配比， 极致压缩通信占比， 稍有不慎便效率 骤降。 动态实时 推理系统 任务的两极分化 ：从短问答（城市道路）到长文本生成（越野山路）， 推理阶 段 硬件需同时满足高吞吐与低延迟，如同要求一辆车兼具超跑的提速能力与越野的持久耐力 ，在不 同任务场景实现动态效率最优 。 复杂万卡集群的 长稳运行： 为 突破 计算 -内存动态博弈 （服务区分配） 、异构任务资源争抢 （车祸变道） 及硬件耐久性 （车道维护） 瓶颈， 需 实现毫秒级资源再平衡与故障容错，保障作业 万级小时无间断运行。 " 业界首次发布昇腾建模仿 ...