昇腾建模仿真平台 - 业界首次发布昇腾建模仿真平台，实现负载-优化策略-系统架构联动寻优，找到基础设施运行甜点 [1] - 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 [2] - 传统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 [2] 大模型训推系统挑战 - 大规模训练集群利用率黑洞：大模型训练过程像"猛踩油门"，MoE模型需精准平衡计算与内存配比 [4] - 动态实时推理系统任务两极分化：需同时满足高吞吐与低延迟，在不同任务场景实现动态效率最优 [4] - 复杂万卡集群长稳运行需突破计算-内存动态博弈、异构任务资源争抢及硬件耐久性瓶颈 [4] 数字化风洞解决方案 - 在虚拟环境的"数字化风洞"中预演AI模型训推，提前发现计算系统瓶颈点和逻辑漏洞 [6] - 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 [6] - 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" [6] Sim2Train训练仿真系统 - 实现并行配置、内存管理、系统亲和通信策略小时级自动寻优，支撑MFU达成41% [7] - 通过有向无环图的算子组合，灵活表达大规模AI应用，快速精准扫描模型资源需求 [7] - 依托负载-软件-硬件协同优化范式，发现最优设计与优化方案 [7] Sim2Infer推理仿真系统 - 实现高性能动态专家激活、自适应混合精度推理等，端到端推理性能提升30%+ [8] - 构建负载生成-请求调度-推理引擎-硬件系统四层架构的复杂推理建模仿真系统 [10] - 通过软硬协同建模仿真驱动推理系统创新优化，综合实现推理性能提升30%+ [10] Sim2Availability高可用仿真 - 实现集群硬件架构可靠性瓶颈定位及优化，支撑万卡集群分钟级快恢，可用度达成98% [11] - 高效精准构建集群系统对计算、存储、网络的"状态监控"，通过马尔科夫链刻画系统随机行为 [13] - 通过动态规划弹性调度、极致去冗余并行掩盖优化等技术，实现算力系统可用度显著提升 [13] 未来发展方向 - 随着新型应用快速变化和系统架构持续创新，算力基础设施架构设计与优化空间持续激增 [16] - 华为将继续深化负载自动图化建模、多维架构耦合仿真等关键技术 [16] - 在系统瓶颈分析、最优部署策略求解、架构设计空间探索等领域发力 [16]