通用人工智能(AGI)发展路径 - 单点技术演进边际效应递减，系统性能天花板转向系统工程上限，需通过系统工程创新实现整体效能最优[1] - 华为推出《华为技术披露集》系列，首次全面详述技术细节，旨在构建开放协作生态系统助力昇腾生态发展[1][2] 大模型训推系统核心挑战 - 超过60%算力浪费在硬件资源错配与系统耦合上，传统优化方法难以解决算力-带宽-容量失衡的"三角矛盾"[3] - 大规模训练集群存在利用率黑洞，MoE模型需精准平衡计算与内存配比，通信占比压缩不当会导致效率骤降[5] - 动态实时推理系统需同时满足高吞吐与低延迟，万卡集群需实现毫秒级资源再平衡与故障容错保障长稳运行[6] 破局方案："数字化风洞"技术 - 采用虚拟环境预演技术，小时级预演万卡集群方案，通过性能加速与高可用设计实现大模型"又快又稳"运行[7][8] - Sim2Train训练仿真系统实现并行配置、内存管理等自动寻优，支撑MFU达41%，算力潜能释放显著[8][9] - 动静态融合建模仿真方法通过有向无环图精准刻画计算/内存/通信需求，结合硬件刻画能力实现效率优化[9][10] 推理系统性能优化 - Sim2Infer推理仿真系统实现动态智能优化，端到端推理性能提升30%+，支持低延迟高吞吐部署[12][13] - 多层级建模仿真系统集成负载特征建模、离散事件驱动仿真等五大模块，实现软硬件协同加速创新[12][13] 高可用集群保障技术 - Sim2Avaliablity高可用仿真实现万卡集群分钟级快恢，可用度达98%，硬件可靠性瓶颈定位精准[15][16] - 马尔科夫链构建系统状态监控模型，结合蒙特卡洛分析实现故障随机模拟与集群硬件可控[16] 未来技术演进方向 - 新型应用如细粒度MoE、Agentic AI等驱动系统架构创新，需建模仿真支撑算力基础设施持续演进[18][20] - 华为将持续深化负载自动图化建模、多维架构耦合仿真等关键技术，推动国产算力基础设施建设[20]