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。 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。 基于仿真能力，通 过 全量部署空间搜索、动态性能感知调度优化等技术释放算力潜能 ，实现并行 配 ...

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 ...

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 ...

HUAWEI X HUXIU 在通往通用人工智能（AGI）的路上，如何像其他领域一样实现弯道超车，是业界绕不开的话 题。 在过去的十余年时间里，各项单点技术飞速演进，但随着单点技术演进的边际效应递减和系 统复杂度的提升，系统性能的天花板逐步从单点技术的上限演变成系统工程上限：单点优势 越来越像是精致的零件，提升空间有限；但采用系统工程创新，各个部分完美配合、高效协 同，实现整个系统的效能最优，才有更积极的现实意义。 如何在发挥单点技术优势的同时，以整体视角重新构建路径，通过对复杂系统的极致把控与 再组织、找到新的突破可能？解决这个看似不可能的问题，就有望为我们独立引领最前沿技 术发展创造条件。 近期，虎嗅将推出《华为技术披露集》系列内容，通过一系列技术报告，首次全面详述相关 技术细节，为业界提供参考价值。 我们期待通过本系列内容，携手更多伙伴共同构建开放协作的生态系统，助力昇腾生态在中 国的蓬勃发展。 《华为技术披露集》系列 VOL.15 ：建模仿真 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 ...

万卡集群可用度达到98%，集群秒级快恢(训练+推理)。 编辑丨李希 01 引言 你是否注意到，现在的 AI 越来越 "聪明" 了？能写小说、做翻译、甚至帮医生看 CT 片，这些能力背后离 不开一个默默工作的 "超级大脑工厂"——AI 算力集群。随着人工智能从简单规则判断进化到能处理万亿参 数的大模型，单台计算机的算力就像小舢板面对汪洋大海，而算力集群则是把上万台甚至几十万台计算机 像搭积木一样连接起来，形成一艘能承载巨量计算任务的 "算力航空母舰"。 当我们把上万台计算机整合成一个有机整体时，需要解决一系列世界级难题：如何让它们像精密钟表一样 协同工作？如何在部分设备故障时依然保持高效运行？如何快速修复大规模训练中的中断问题？接下来我 们将逐一揭秘这些支撑 AI 算力集群的关键特性，看看华为团队如何用工程智慧驯服这头算力巨兽。 02 超节点高可用： 24 小时不停工的智能工厂 就像医院的急诊系统必须时刻在线， AI 训练和推理也不能轻易中断。算力集群里每台计算机都有 "备用替 身"，当某台机器出现故障（比如突然断电或硬件损坏），系统会立刻启动备用机接管任务，就像接力赛中 接力棒无缝传递，确保自动驾驶训练、语音 ...

( 3 ) Sim2Av a il abilit y高可用建模仿真： 马尔科夫高可用建模仿真框架，通过离散时间步长 仿真，建模单步时长内的故障性能劣化影响与恢复耗时，模拟复杂系统训练任务中的故障场 景及运维响应，实现对训练过程性能表现与故障恢复状态的全周期监控仿真。 建模仿真：算力底座的"数字化风洞" 框架迁移：给模型跑车换更酷炫轮胎 总结与展望 你是否注意到，现在的 AI 越来越 "聪明" 了？能写小说、做翻译，甚至帮医生看 CT 片，这些能 力背后离不开一个默默工作的 "超级大脑工厂"——AI 算力集群。随着人工智能从简单规则判断 进化到能处理万亿参数的大模型，单台计算机的算力就像小舢板面对汪洋大海，而算力集群则是 把上万台甚至几十万台计算机像搭积木一样连接起来，形成一艘能承载巨量计算任务的 "算力航 空母舰"。 当我们把上万台计算机整合成一个有机整体时，需要解决一系列世界级难题：如何让它们像 精密钟表一样协同工作？如何在部分设备故障时依然保持高效运行？如何快速修复大规模训 练中的中断问题？接下来我们将逐一揭秘这些支撑 AI 算力集群的关键特性，看看华为团队如 何用工程智慧驯服这头算力巨兽。 超节点高可用 ...