昇腾“数字化风洞”问世：让AI算力配置从经验驱动迈向建模驱动

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。 三大挑战：动态负载需求下的软硬件博弈 破局之道："数字化风洞" 在正式开展复杂AI模型的训推之前，可以先在虚拟环境的"数字化风洞"中 "彩排"。比如研发 一个新药筛选模型时，先通过模拟不同的参数、输入和资源分配方案，预测模型在真实场景 的表现，就像电影导演用动画预演复杂镜头。这种 "先模拟后实战" 的方式，能提前发现计算 系统的瓶颈点和逻辑漏洞，并提出相应优化手段，节省大量真实训推的时间和资源。 面对昇腾芯片的异构特性（跑车式高算力 v s 货车式大容量），华为马尔科夫建模仿真团队构 建昇腾"数字化风洞"，能够小时级预演万卡集群方案，通过昇腾亲和的性能加速与训推系统 极致高可用，助力大模型运行"又快又稳"。 动静态融合的大规模训练集群建模仿真方法：通过有向无环图的算子组合，灵活表达大 规模AI应用，快速 ...