异构算力协同白皮书

研究报告总结

第一章：算力产业发展现状

• 算力发展趋势：中国算力产业在政策和需求的驱动下高速发展。智能算力成为增长核心引擎，预计到2026年规模将达1460.3EFLOPS，2028年达2781.9EFLOPS。
• 算力发展现状：国外以英伟达、AMD为首的芯片巨头占据领先地位，国内呈现“一超多强”的国产芯片产业格局，如昇腾、昆仑芯、壁仞科技、沐曦科技等。
• 异构算力的定义与内涵：指采用不同计算架构的芯片算力组合，如GPU、CPU、NPU、FPGA等，强调差异性互补性。
• 异构算力协同挑战：面临“资源墙”（硬件差异）、软件栈“生态割裂”（算子、通信库、框架版本差异）和协同调度“效率低”（任务分配不合理）三方面的挑战。

第二章：算力协同体系架构

• 构建异构算力协同生态体系，实现异构算力的无感知计算、无阻碍通信、无闲置调度和无差异评测。
• 体系包括统一计算、统一通信、统一调度和统一评测四方面，通过四个核心维度的统一化实现异构算力资源的深度融合。

第三章：异构算力协同关键技术

• 统一计算技术：包括跨架构编译（一次编写、多芯运行、智能优化）和统一算子加速库（跨架构高性能算子库）。
• 统一互联技术：包括统一集合通信库（跨厂商、跨架构通信）和智算网络互联优化（负载均衡、拥塞控制、GPUDirect）。
• 异构互联总线：实现服务器内和服务器间的高速互联，包括计算总线路线和以太总路线。
• 统一调度技术：包括分布式训练框架（精准任务建模、资源拓扑感知、异构负载均衡等）和分布式推理系统（任务调度与资源绑定、KV缓存迁移与共享机制、异构资源适配）。
• 跨域异构算力协同：包括算力路由与寻址、算网一体化调度和跨域多算力节点高速无损网络。
• 统一评测体系：包括统一测试标准、自动测试平台和算力排行推荐。

第四章：异构算力协同解决方案与实践

• “一模多芯”异构混池训练：中国电信、智源研究院、壁仞科技等推动多芯异构算力协同训练，实现“超大算力”统一供给。
• 低成本异构混合推理：微软、中国电信等推动异构混合推理，通过Prefill-Decode分离式推理提升资源利用率和降低推理延迟。

第五章：未来技术展望

• 芯片级：存算一体芯片将实现计算能效数量级提升。
• 主机级：超节点算力异构将实现计算资源的灵活优化和资源利用率最大化。
• 集群级：跨域异构算力协同将实现AI模型训练等计算任务跨地域分布式完成。
• 场景融合：“四算一体”协同体系将支持通算、智算、超算与量子计算的统一编程、统一调度、统一互联。

第六章：结论与展望

• 异构算力协同是实现“算力无处不在、异构算力无感、成本持续优化”的AI普惠目标的关键。
• 全球计算联盟将持续推动异构算力协同生态体系建设，助力异构算力从技术探索走向规模化应用。
• 异构算力协同将成为支撑下一代人工智能发展的关键基石。