( 3 ) Sim2Av a il abilit y高可用建模仿真： 马尔科夫高可用建模仿真框架，通过离散时间步长 仿真，建模单步时长内的故障性能劣化影响与恢复耗时，模拟复杂系统训练任务中的故障场 景及运维响应，实现对训练过程性能表现与故障恢复状态的全周期监控仿真。 建模仿真：算力底座的"数字化风洞" 框架迁移：给模型跑车换更酷炫轮胎 总结与展望 你是否注意到，现在的 AI 越来越 "聪明" 了？能写小说、做翻译，甚至帮医生看 CT 片，这些能 力背后离不开一个默默工作的 "超级大脑工厂"——AI 算力集群。随着人工智能从简单规则判断 进化到能处理万亿参数的大模型，单台计算机的算力就像小舢板面对汪洋大海，而算力集群则是 把上万台甚至几十万台计算机像搭积木一样连接起来，形成一艘能承载巨量计算任务的 "算力航 空母舰"。 当我们把上万台计算机整合成一个有机整体时，需要解决一系列世界级难题：如何让它们像 精密钟表一样协同工作？如何在部分设备故障时依然保持高效运行？如何快速修复大规模训 练中的中断问题？接下来我们将逐一揭秘这些支撑 AI 算力集群的关键特性，看看华为团队如 何用工程智慧驯服这头算力巨兽。 超节点高可用 ...

AI算力集群的核心作用 - AI算力集群通过连接上万台甚至几十万台计算机形成"算力航空母舰"，支撑大模型训练和复杂AI任务处理[3] - 单台计算机算力无法满足万亿参数大模型需求，集群化方案解决算力瓶颈问题[3] - 集群需要解决设备协同工作、故障容错、训练中断恢复等世界级工程难题[4] 超节点高可用技术 - 采用系统层/业务层/运维层三级容错方案，将故障转为亚健康状态并通过运维手段消除[7][8] - 系统层通过超时代答欺骗OS和网络路由切换防止系统级故障[7] - 业务层实现租户无感知的网络闪断重试，运维层构筑亚健康感知和优雅恢复技术[8] 集群线性度优化 - 通过拓扑感知协同编排(TACO)、网存算融合(NSF)等四项关键技术实现算力线性扩展[11] - 训练Pangu Ultra 135B模型时4K卡集群线性度达96%，718B稀疏模型8K卡集群线性度95.05%[13] - 理想状态下集群应实现算力与设备数量的线性增长，避免资源内耗[10] 万卡集群快速恢复 - 采用进程级重调度恢复技术将训练恢复时间缩短至3分钟内[15] - 进程级在线恢复技术针对硬件UCE故障实现30秒内恢复[15] - 算子级在线恢复技术实现网络故障下的秒级重执行，保持训练连续性[15] MoE模型推理容错 - 大EP组网架构下提出实例间切换/实例内重启/实例内无损三级容错方案[19] - 实例内快速重启技术将恢复时间从20分钟降至5分钟[20] - TOKEN级重试技术在CloudMatrix 384场景实现30-60秒实例恢复[21] 故障感知与诊断 - 构建全栈可观测能力，包括集群运行视图、网络链路监控等模块[26] - 建立全栈故障模式库，涵盖跨域诊断、计算节点诊断等能力[26] - 实时监控系统持续跟踪设备温度、算力利用率等健康指标[24] 建模仿真技术 - Sim2Train平台通过AdaptPack编排优化使训练吞吐提升4.5%-8.24%[31] - Sim2Infer推理仿真平台实现硬件指令自动化映射，平均误差6.6%[33] - 高可用仿真框架建模单步时长内的故障影响与恢复耗时[35] 框架迁移方案 - MindSpore通过MSAdapter工具覆盖90%以上PyTorch接口实现生态兼容[38] - 推理阶段支持HuggingFace权重一键部署，vLLM插件提升大模型服务能力[38] - 动态图执行通过多级流水线与JIT编译优化显著提升效率[38] 未来发展趋势 - 算法-算力-工程协同进化将形成"应用需求→硬件创新→工程反哺"闭环[39] - 算力专用化趋势下需异构加速，架构革新如光电混合将释放性能潜力[39] - AI运维等智能化手段将成为弥合系统复杂度鸿沟的关键[39]