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。 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 ...

训练阶段：类似猛踩油门，但算力、内存、通信如果搭配不当，效率会暴跌； 而数字化风洞在这个过程中起到的作用，就像是一位让AI算力"少踩坑、跑得更快更稳"的智能调度专家。 金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 就在刚刚， 华为 首次亮相了一套 "虚" 的技术—— 数字化风洞 ，一个在正式训推复杂AI模型之前，可以在电脑中"彩排"的 虚拟环境平台 。 这套有种《黑客帝国》意味般的技术 （都是通过虚拟世界预演现实） ，是由 华为马尔科夫建模仿真团队 构建，可以 小时级预演万卡集群 方案 。 而之所以要在真枪实弹训推复杂AI模型之前来这么一个步骤，是因为华为研究团队发现，超过60%的算力浪费在硬件资源错配与系统耦合 上。 于是，就像汽车设计师用风洞测试新车性能一样，华为通过这个平台在电脑里模拟AI大模型训练和推理的过程，便提前发现问题并优化配 置。 一言蔽之，为的就是 避免浪费时间和算力 。 更具体来看，如果把运行大模型类比成开一辆高性能赛车，那么当下的痛点就主要集中在三点： 并且是对上述三大痛点逐一击破的那种。 Sim2Train：小时级自动寻优 训练大模型这件事可以说是越来越复杂，例如由于参数量越发 ...