大模型技术发展趋势 - 大模型参数规模从十亿级跃升至万亿级，模型结构从稠密到稀疏，应用范式走向多模态和Agent [1] - 昇腾开发者核心诉求是如何在昇腾上快速使能和体验多种模型与技术 [1] 昇思MindSpore的核心挑战与解决方案 迁移挑战 - 实现三方框架模型"零成本"迁移，避免重复造轮子，同时模型精度完全对齐 [1] - 通过MindSpeed/Megatron桥接层实现PyTorch模型零代码迁移，训练脚本可直接运行 [4] - 动态图能力重构让PyTorch开发者获得"原生体验"，MSAdapter工具自动转换95%以上接口 [4] - 主流模型如DeepSeek、Pangu等迁移损耗逼近于零 [4] 性能优化 - 动态图编译优化：多级流水线+即时编译（JIT），单卡训练效率提升40% [4] - 分布式智能调优：自动负载均衡工具解决万卡训练"木桶效应"，线性度突破96% [4] - 逐层精度对齐：在昇腾硬件上实现主流模型逐层0误差 [4] 推理部署优化 - 支持HuggingFace模型半小时部署上线，通过vLLM-MindSpore插件实现分钟级服务化 [6] - 支持业界主流模型开箱即用，DeepSeek、Pangu、Qwen等20+模型已上线 [6] - 权重加载耗时降低80%（百亿模型小于30秒），图编译时延压缩至毫秒级 [6] 开源生态建设 - 昇思MindSpore累计获得1200万次下载，开发者遍布130个国家和地区，覆盖2400座城市 [7] - 超过四万六千名开发者参与，11万+行代码合入请求，1700多篇学术成果 [7] - 提供免费算力平台（MindSpore大模型平台），20+技术SIG组覆盖AI前沿领域 [8] 未来展望 - AI软件基座将属于开源开放与极简高效共舞的时代 [8]

AI算力集群高可用性技术 核心观点 - AI算力集群需具备"永不罢工"能力，通过高可用性技术保障24小时稳定运行，成为驱动业务创新的可靠引擎[1] - 华为提出六大创新方案解决AI集群故障率高、恢复慢等问题，包括三大基础能力（故障感知诊断、故障管理、光链路容错）和三大业务支撑能力（集群线性度、训练快恢、推理快恢）[12] 技术方案细节 故障感知与诊断 - 行业现状：万卡级AI集群日均故障≥1次，故障定位耗时数小时至数天[2] - 华为方案： - 构建全栈可观测能力（集群运行视图/告警视图/网络链路监控等）[2] - 开发四大诊断技术（全栈故障模式库/跨域故障诊断/计算节点诊断/网络诊断）[2] - 实现千种故障模式库与分钟级故障诊断[12] 硬件可靠性提升 - 通过可靠性系统工程实现CloudMatrix超节点万卡集群MTBF>24小时[3] - 光链路容错方案： - 首创光链路软件容错技术，容忍度>99%[3] - 新增10倍光模块后闪断率降至电链路水平[3] - HBM多比特ECC故障恢复时间缩短至1min，算力损失下降5%[3] 训练效率优化 - 线性度提升技术： - 采用TACO、NSF、NB、AICT四项关键技术[4] - 实测结果： - 135B稠密模型4K卡线性度96%[6] - 718B稀疏模型8K卡线性度95.05%，4K卡线性度96.48%[6] - 训练快恢系统： - 万卡集群恢复时间<10min[7] - 进程级重调度恢复<3min，在线恢复<30s[9] - 训练回滚时间缩短至单个迭代周期[9] 推理容错方案 - 大EP组网架构下提出三级容错：实例间切换/实例内重启/实例内无损恢复[9] - 关键技术突破： - 实例内重启恢复<5min[10] - TOKEN级重试技术使HBM KV Cache故障恢复<10s，较行业标准提升60倍[10] 技术成效 - 万卡集群可用度达98%[12] - 训推恢复最快达秒级[12] - 集群线性度>95%[12]