大模型算力集群技术 - 构建万卡级算力集群是全球顶尖技术挑战，性能稳定依赖强大算力支撑[1] - AI算力需24小时不间断运作，支撑导航路况分析、医疗CT诊断等实时智能应用[2][3] - AI推理可用度需达99.95%，高训练可用度、高线性度、快速故障消除是关键保障[4][5] 华为高可用技术体系 三大基础能力 - 全栈可观测能力：训练可用度98%（全年358天可用）、线性度超95%（1000卡比100卡快9.5倍）、秒级恢复与分钟级诊断[9] - 故障诊断组合拳：包含全栈故障模式库、跨域诊断、计算节点诊断、网络诊断四大技术，缩短故障定位时间[12][19] - 自愈系统：超节点光链路软件容错技术可容忍99%光模块闪断，HBM多比特ECC故障修复时间从数小时缩短至1分钟[15][16] 三大业务支撑能力 - 集群线性度：Pangu Ultra 135B稠密模型4K卡训练线性度96%，718B稀疏模型8K卡线性度95.05%[24] - 训练快恢：分层分级恢复系统实现万卡集群10分钟恢复，进程级在线恢复仅需30秒[27][29] - 推理快恢：实例内重启恢复<5分钟，TOKEN级重试技术使HBM故障恢复时间从10分钟降至10秒[35][36] 关键技术突破 - 通信优化：TACO拓扑任务分配、NSF网存算融合、NB分层通信、AICT无侵入诊断提升数据传输效率[31] - 推理架构容错：三步保险计划（实例间切换、实例内重启、无损恢复）降低大EP架构故障影响[34][37] - 效率提升：光链路压力测试使光模块闪断概率降至电链路水平，算力损失减少5%[16]