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 ...