大模型训推系统的效率挑战 - 超过60%的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芯片特性的"三角矛盾"（算力-带宽-容量失衡）[1] - 大规模训练集群存在利用率黑洞，MoE模型需要精准平衡计算与内存配比，极致压缩通信占比，否则效率骤降[3] - 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[3] 数字化风洞技术 - 在虚拟环境中"彩排"AI模型训推，模拟不同参数、输入和资源分配方案，提前发现计算系统瓶颈点和逻辑漏洞[2] - 华为构建昇腾"数字化风洞"，能够小时级预演万卡集群方案，通过性能加速与高可用性实现大模型"又快又稳"运行[2] - 动静态融合的大规模训练集群建模仿真方法，通过有向无环图精准刻画模型对计算、内存、通信的需求[7] Sim2Train训练集群优化 - 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，实现并行配置、内存管理等小时级自动寻优，支撑MFU达成41%[4] - 负载-软件-硬件协同优化范式发现最优设计与优化方案，包括模型结构智能搜索、全栈架构建模与策略联合优化等[7] - 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[3] Sim2Infer推理系统优化 - 通过推理服务多层级量化建模、动态智能优化等技术，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%+[5] - 构建多层次推理系统建模仿真，集成负载特征建模、层次化系统架构分析等五大核心功能模块[10] - 通过多维代价模型建模实现软硬件协同推理加速创新，在昇腾平台上综合实现推理性能提升30%+[10] Sim2Availability高可用架构 - 通过随机优化搜索、灵敏度分析等技术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%[9] - 硬件故障模式全栈监控，通过马尔科夫链刻画系统随机行为，构建状态转移模型[9][11] - 软件统一协同管控仿真，通过动态规划弹性调度、极致去冗余并行掩盖优化等技术提升算力系统可用度[11] 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，算力基础设施的架构设计与优化空间持续激增[12] - 需要深化负载自动图化建模、多维架构耦合仿真等关键技术，在系统瓶颈分析、最优部署策略求解等领域发力[12] - 推动国产算力基础设施建设与AI计算技术创新，助力华为昇腾集群高效平稳运行[12]