AI算力集群的关键特性 - AI算力集群通过连接上万台甚至几十万台计算机形成"算力航空母舰"，以应对万亿参数大模型的计算需求[1] - 需要解决协同工作、高效运行和快速修复等世界级难题[1] 超节点高可用 - 算力集群采用"备用替身"机制，确保单台机器故障时任务无缝接管，避免全盘停止[3] - 华为提出系统层、业务层和运维层三级容错方案，将故障转为亚健康问题并优雅消除[3][4] 集群线性度 - 理想情况下算力应随计算机数量线性增长，华为通过精密任务分配算法实现接近完美的线性度[6] - 实验显示训练Pangu Ultra 135B模型时4K卡集群线性度达96%，Pangu Ultra MoE 718B模型8K卡集群线性度达95.05%[8] 万卡集群训练快速恢复 - 系统具备"存档功能"，可在设备故障时从最新进度恢复，避免从头训练[10] - 华为创新技术将训练恢复时间缩短至3分钟内，部分场景可达30秒内[11] 超大规模MoE模型推理恢复 - 大EP组网架构下硬件故障可能导致整个推理实例不可用[13] - 华为三级容错方案将实例恢复时间从20分钟降至5分钟，TOKEN级重试实现30~60秒恢复[15] 故障管理与感知诊断 - 实时监控系统持续监测设备健康状态，快速定位并修复故障[17] - 华为提供完整的硬件灾备高可靠架构设计和RAS统一故障管理框架[17] 建模仿真 - 虚拟环境"数字化风洞"可预测模型真实表现，提前发现系统瓶颈[19] - 华为马尔科夫建模仿真平台在训练、推理和高可用领域实现系统性建模分析[19][20] 框架迁移 - 昇思MindSpore框架覆盖90%以上PyTorch接口，实现第三方框架无缝迁移[22] - 推理阶段支持HuggingFace权重一键部署，实现盘古72B模型推理性能提升[22] 总结与展望 - 华为在算力集群多个维度提出创新方案，形成完整技术体系[24] - 未来算力基础设施将走向算法-算力-工程协同进化，形成需求-创新-反哺闭环[24]