GCC异构算力协同白皮书_31页_1mb

异构算力协同白皮书总结

1. 算力产业发展现状

人工智能技术快速发展，推动算力需求爆发式增长。中国算力产业进入高速发展期，政策与需求共同驱动，智能算力占比迅速提升，2025年全球总算力约3300EFLOPS，智能算力占比已高达60%。英伟达、AMD等国际芯片巨头占据34%市场份额，国产芯片如昇腾、昆仑芯、壁仞等快速发展，呈现“百花齐放”的态势。但异构算力的碎片化、生态割裂和协同效率不足等问题日益凸显。

2. 异构算力的定义与挑战

异构算力指采用不同架构（如GPU、NPU、FPGA等）的计算单元协同完成任务。其挑战包括：

• 资源墙（硬件架构差异导致难以协同）
• 软件栈生态割裂（不同厂商通信库、框架不兼容）
• 协同调度效率低（算存传差异导致资源利用率不足）

3. 异构算力协同体系架构

构建“统一计算、统一通信、统一调度、统一评测”四维体系：

• 统一计算：打破架构差异，构建统一算子库与编译系统。
• 统一通信：构建跨厂商确定性传输基座，实现高速互联。
• 统一调度：弹性分配、动态优化，平衡训练推理需求。
• 统一评测：制定标准化测评方法，实现跨芯片度量对比。

4. 关键技术

• 跨架构编译：统一编程模型，支持多端适配。
• 统一集合通信库：屏蔽通信协议差异，实现异构间高效通信。
• 智算网络优化：负载均衡与拥塞控制提升网络效率。
• 分布式训练调度：动态任务拆分与计算通信重叠优化。

5. 解决方案与实践

• 混池训练：中国电信、智源研究院等实现英伟达、壁仞等四种芯片协同训练，效率达同构95%。
• 混合推理：PD分离与异构协同优化，提升吞吐与降低成本。

6. 未来展望

• 芯片级：发展存算一体芯片突破性能瓶颈。
• 主机级：超节点算力解耦与光互联提升通信效率。
• 集群级：跨域算力协同与算力网络建设。
• 场景融合：“四算一体”实现通用计算、智能计算、高性能计算与量子计算协同。

结论

异构算力协同是推动算力基础设施向高效化、智能化演进的关键，全球计算联盟将持续推进产业升级，构建国际领先的协同生态，支撑人工智能发展。