通用人工智能（AGI）与系统工程创新 - 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，助力昇腾生态在中国发展[1][2] 万卡集群技术 - AI算力集群将上万台计算机整合为"算力航空母舰"，解决协同工作、高效运行和快速修复等世界级难题[3] - 华为团队提出拓扑感知协同编排技术TACO等四项关键技术，训练Pangu Ultra 135B稠密模型时4K卡集群线性度达96%[8] 超节点高可用 - 算力集群采用"系统层容错"、"业务层容错"和"运维层容错"方案，将故障转为亚健康问题，确保24小时不间断运行[5][6] - CloudMatrix 384超节点通过超时代答欺骗OS和网络路由切换，避免系统级故障[6] 集群线性度 - 华为技术实现盘古模型训练线性度提升，8K卡A2集群训练Pangu Ultra MoE 718B稀疏模型时线性度达95.05%[8] 万卡集群训练快速恢复 - 进程级重调度恢复技术将训练恢复时间缩短至3分钟以内，进程级在线恢复技术进一步缩短至30秒以内[10][11] - 算子级在线恢复技术实现网络故障影响的通信算子秒级重执行，训练任务不中断[11] 超大规模MoE模型推理恢复 - 三级容错方案实现实例间切换、实例内重启恢复和实例内无损恢复，实例恢复时间从20分钟降至5分钟[13] - TOKEN级重试技术在CloudMatrix 384超节点场景下实现30~60秒实例恢复[13] 故障管理与感知诊断 - 华为提供昇腾AI硬件灾备高可靠架构设计，涵盖故障隔离、容错能力和故障预测等[15] - 全栈可观测能力和故障诊断技术实现大规模集群在线故障感知和诊断[16] 建模仿真 - 马尔科夫建模仿真平台实现训练、推理和高可用领域的多维度建模分析，训练吞吐提升4.5%-8.24%[18][19] - 推理建模仿真平台平均误差低至6.6%，高可用建模仿真框架实现全周期监控仿真[19] 框架迁移 - 昇思MindSpore构建MSAdapter生态适配工具，覆盖90%以上PyTorch接口，实现第三方框架无缝迁移[21] - 推理阶段支持HuggingFace权重配置一键部署，实现盘古72B模型推理性能提升[21] 未来展望 - 算力基础设施将形成"应用需求→硬件创新→工程反哺"闭环，实现高效、弹性、自愈的下一代系统[23]

AI算力集群技术演进 - AI算力集群通过整合上万台计算机形成"算力航空母舰"，以应对万亿参数大模型的计算需求，单机算力已无法满足复杂AI任务[1] - 集群需解决三大核心挑战：设备协同工作、故障时高效运行、训练中断快速修复，华为团队通过工程创新实现技术突破[1] 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，将故障转为亚健康问题，通过超时代答欺骗OS和网络路由切换防止系统级故障[1] - 在CloudMatrix 384超节点中实现租户无感知的网络闪断重试，运维层通过亚健康感知技术主动消除故障影响[1] 集群线性度优化 - 提出TACO、NSF、NB、AICT四项关键技术，实现算力规模与性能的线性增长，PanGu Ultra 135B模型在4K卡集群实现96%线性度[1] - PanGu Ultra MoE 718B稀疏模型在8K卡集群线性度达95.05%，4K卡CloudMatrix集群线性度达96.48%[1] 万卡训练快速恢复 - 进程级重调度恢复技术将训练恢复时间缩短至3分钟内，在线恢复技术针对硬件UCE故障实现30秒内恢复[1] - 算子级在线恢复通过HCCL算子重试实现网络故障秒级恢复，训练任务不中断[1] MoE模型推理容错 - 三级容错方案实现实例间切换/重启/无损恢复，实例恢复时间从20分钟降至5分钟[1] - TOKEN级重试技术在CloudMatrix 384场景下实现30-60秒实例恢复，减卡弹性恢复技术实现秒级无感知恢复[1] 故障感知与诊断 - 构建全栈可观测能力，包含集群运行视图、网络链路监控等模块，实现硬件故障实时监测[1] - 建立全栈故障模式库，涵盖跨域诊断、计算节点诊断、网络诊断等技术，提升故障定位效率[1] 数字化仿真建模 - Sim2Train平台通过AdaptPack编排优化长序列PP空泡，吞吐提升4.5%-8.24%，AdaptS/R技术缩短单步时长3.25%[1][2] - Sim2Infer推理仿真平台实现硬件指令自动化映射，平均误差仅6.6%，Sim2Availability框架可模拟复杂系统故障场景[1][2] 框架迁移与生态兼容 - MindSpore构建MSAdapter工具覆盖90%以上PyTorch接口，通过多级流水线技术提升动态图执行效率[1] - 推理阶段兼容HuggingFace权重配置，vLLM-MindSpore插件支持大模型服务化，实现盘古72B模型快速部署[1] 未来技术演进方向 - 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，光电混合架构释放性能潜力[1] - 智能化工程手段如AI运维将弥合系统复杂度，推动高效、弹性、自愈的下一代算力基础设施发展[1]