沉默的羔羊
东亚杯末战对垒中国香港队 男足选拔队今日全力争胜_我的网站

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B | 同时,端侧与数据中心端之间也有相应的耦合与协同。另一方面,作为率中国男足选拔队东征的主帅,扬科维奇未来能否有机会升任中国国家足球队主帅,这场比赛的战果也将成为重要的参考依据。昨天的赛前训练,扬科维奇率队进行了针对性备战,并叮嘱弟子们要以平常心对待这场比赛,努力踢出自己的风格特点。

C | 数据中心提供的强劲算力以及Token输送,一方面可以支撑端侧的应用场景,另一方面也可以作为端侧的高端算力补充。在Token快速发展的背景下,这样的方式能够更有效地实现市场用户和场景侧的覆盖。 提问:海光DCU一直在强调开放架构,从实际落地来看,开放架构给开发者和合作伙伴带来的最大便利是什么? 杜夏威:海光始终在坚持开放的原则,这里面有几个维度的考量。近七次对垒中国香港队,中国队五胜两平未尝败绩。此役虽以选拔队的形式出战,但这支平均年龄不足23岁的青年军依旧有信心打好比赛,为此番东征圆满收尾。 第一个维度是从长线发展的角度来看,我们更像是为飞轮的启动提供点火和助力,保障它能够进入初期运转的状态。但伴随AI产业链、软件栈以及模型的快速发展,除了自身贡献力量之外,我们也需要依赖生态侧的力量。 通过开放的方式,一方面可以吸引更多开发者和伙伴加入以海光算力为核心的生态;另一方面也可以依托他们的力量,让大家在各自擅长和专注的领域发挥优势。按计划,中国队将于明日下午返回国内,并按照入境防疫政策在海口接受“7+3”的健康隔离。按照时间推算,他们有望赶上8月5日打响的中超联赛第二阶段首轮比赛。 第二个维度是,AI芯片以及DCU软件栈的发展需要形成全链条闭环,才能实现对各类场景的有效支撑。我们不仅聚焦于海光CPU、DCU和自身的软件栈,也致力于拉动整个产业链进入开放状态。

D | 具体而言,我们一方面逐步开源开放自身的软件栈,另一方面联合国产GPGPU生态中的不同芯片厂商,推动软件栈和统一接口层面的开放合作,尽可能降低用户在不同芯片之间切换的额外时间和人力成本。 第三个维度是,希望通过这样的动作,引领和带动国产GPGPU厂商和生态的良性发展。整个产业链条的健壮和良性循环,是所有芯片厂商和模型公司实现可持续发展的前提和基础。 提问:您此前提出过“算力指标”与“Token吞吐量”并重的观点。本届WAIC上,海光更想传递的是算力有多强,还是算力转化为Token的效率有多高? 杜夏威:我们始终坚持以端到端的视角来看待底层算力对上层业务的支持。无论是之前大家谈论大模型兼容度,还是后来谈论模型适配和Token吞吐量,我们最核心的检验指标始终是:海光DCU芯片能否有效支撑上层的业务逻辑。 因此,如果行业普遍以Token作为衡量单位来评价芯片或模型的算力、智能化程度,我们也倾向于以同样的视角、结合用户习惯,来评价海光DCU对上层的支撑能力。这一次WAIC,我们就是按照这样的逻辑来呈现自身的技术和产品的。

E | 提问:海光DCU已在20多个关键行业、300多个应用场景落地,但在大模型推理商业化方面,行业普遍面临算力投入高、回报周期长的困境。海光如何帮助客户缓解这个问题? 杜夏威:我们主要从两个视角来推进。 第一个视角是作为算力供应方,要把握好自身的技术和产品,保障对模型快速迭代的有效支撑。过去一段时间,我们积极推进了市面上几乎所有主流大模型的适配,同时也在打磨芯片对上层Token吞吐的效率。

F | 第二个视角是,这次WAIC我们也在积极呼吁,站在光合组织的角度,倡导产业链共同关注Token经济的良性循环,我们不希望重蹈当年软件行业在价值变现和商业闭环上的覆辙。 Token性价比的提升,是整个产业链共同努力的结果,我们应该享受这样的红利。但同时,我们也不应该以低价来衡量算力、模型和Token产业的价值,而应该突出它们对产业变革的贡献。 性价比会随着技术迭代持续提升,但与此同时,必须保障产业链各环节获得合理的商业利益,这样才能形成正向循环。 提问:您刚才提到Token正在成为AI时代的“数字石油”。

G | 对普通企业来说,Token经济到底意味着什么?它会怎样改变企业使用AI的方式? 杜夏威:Token的使用已经渗透到了个人层面,很多To C业务都能感受到Token带来的变化。

H | 对于B端用户,无论体量大小,都应该积极拥抱Token经济,尤其是中小企业,它们既是产业上下游的长尾,也是未来产业发展的新生力量,需要重点支持。

I | 我们通过两种方式来支撑中小企业。一种是通过云原生的算力和Token服务,让中小企业无需自建即可便捷地获取Token,尝试以大模型或智能体来升级业务。另一种是,对于身处高精尖或细分领域的企业,我们提供符合其预期的私有化算力规模,保障敏感数据和高价值资产能够在企业自己的业务体系内安全使用。 “云上+私有化”两种方式并行,既能提供低资产投入、高便捷性的云上Token服务,也能提供符合质量需求的中小规模私有化部署。

J | 当企业需要快速迭代时,通过云上算力来支持;当业务进入可闭环状态时,通过私有化部署来保障数据安全和Token质量。 提问:海光在软件栈建设上,从“可用”到“好用”目前走到了哪一步? 杜夏威:我们现在已经不再仅仅强调“可用”了。

K | Day0级的适配已经非常普遍,我们更多关注的是是否能够开箱即用、开箱即好用,通过性能和Token吞吐来保障用户体验。 此外,我们也开始转向前瞻性布局,推动芯片与模型的紧耦合协同。我们已经针对部分大模型厂商的下一代模型迭代,提前开展芯片与模型的协同适配。这样才能从根本上解决问题,确保发布即可用,可用即好用。 提问:今年超节点非常热,去年很多还在发布阶段,今年已经落地了。您认为接下来最大的瓶颈是什么? 杜夏威:超节点成为WAIC的热点,呼应了模型快速迭代、走向更大规模参数量的趋势。

L | 海光的超节点今年已进入量产状态,我们联合光合组织上下游及整机合作伙伴,推出了基于海光CPU/DCU芯片的超节点方案。 除了硬件本身的量产,我们还需要关注服务能力的打磨,特别是软件栈的完善度。在大模型推理场景中,PD分离和PV Cache缓存等技术手段对性能效率的提升至关重要。 另一个值得关注的问题是,随着超节点规模扩大,故障率也会随之上升。

M | 海光在这方面积累了较多经验,在训练侧和推理侧的故障管控与快速恢复方面,已形成了一套成熟机制和软件补偿方案。 所以接下来需要重点推进两个维度:一是软件系统工程化来保障最优性能,二是可用性与稳定性来保障大规模部署后的服务可持续性。

N | 提问:现在大模型能做到万卡级的已经不多了,但十万卡级其实没有一个单一的模型能完全撑满。这是否意味着未来的超节点要支撑多个大模型进行异构运算?这会带来什么问题? 杜夏威:以万卡或十万卡支撑单一用户时,国内真正做基模的厂商是聚焦的。他们需要持续的模型迭代,对训练集群几乎是锁定状态,可能每个月都要完成一次模型迭代。因此,我们要有能力提供十万卡级的单一系统,来支撑单一模型的训练和持续迭代,这是我们具备的能力之一。 另一个维度是推理侧,现在已经进入海量并发的状态。用户喜欢用什么模型,我们不应绑定或限制。未来的十万卡集群还需要保障另一种能力:在高并发下,支撑各类头部模型实现高性能的Token吞吐。 这两种场景的特点完全不同,对我们的考验也不一样,所以我们需要围绕海光芯片的十万卡交付,同时做好这两个层面的部署和支持。
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