2025年1月8日，在北京市石景山区万达嘉华酒店举办的大模型工程化成果发布会上，中国信息通信研究院人工智能研究所发布《高质量大模型基础设施研究报告（2024年）》。
1. 计算资源分配粗放，高效异构算力融合调度成为新需求。一是异构资源统一纳管。算力资源利旧带来不同架构AI芯片纳管需求，大模型在科学、工业仿真等领域应用加深带来CPU和AI芯片纳管需求。华为、移动、电信等厂商积极推动异构智算管理平台研发，通过统一编程接口、智能调度等技术，实现对多类异构算力资源协同管理，提高算力利用率。 二是智能化调度实现算力经济最大化。通过自动化监控、预测、自适应调度等技术优化资源利用，采用“AI+历史数据+实时数据”分析，实现算力需求精准预测，动态调度。
2. 海量数据处理低效，高性能大模型存储技术成为新关键。一是长记忆存储助力推理降本增效。通过高性能存储的大范围全局共享和持久化KV Cache能力，可实现高性价比推理加速，经企业实践验证，推理吞吐提速可超50%，推理成本显著下降。 二是加速卡直通存储实现数据直达。通过加速卡和存储设备的数据一跳直达，可以消除CPU处理瓶颈，极大提升数据从存储到加速卡的数据传输效率，经企业实践验证，可实现TB/s级带宽和亿级IOPS，每个机架单元的存储性能可达50GB/s以上，大幅提升集群可用度。 三是数据编织技术提高全流程效率。通过数据编织技术，实现全局数据可视可管，跨域统一视图。
3. 并行计算规模攀升，高通量大规模网络技术成为新方案。一是负载均衡技术助力解决“算等网”问题。经企业实践验证，逐流方案通过定制化的xCCL配合网络路径优化，在保证网络高可靠性的同时，网络链路利用率可达90%以上。逐包方案通过自适应路由等技术，可实现整网吞吐达到90%以上。 二是参数面、存储面/样本面、业务面、带外管理面网络互联有效提升大模型训练效率。在训前、训中、训后，多网络面互联解决训练过程涉及的数据、模型、模型参数、检查点等的写入和导出问题。
4. 模型参数急剧增长，高效能大模型开发技术成为新解法。一是训练加速技术涌现支撑大模型高效构建。计算资源优化方法通过混合精度计算等方式，减少计算和存储需求，有效提升模型效率。计算优化策略通过算子融合、梯度积累技术等实现模型执行效率提升。 二是推理技术提升模型推理效率。模型压缩通过低比特量化、稀疏化等方式实现模型训中、训后的低损与高效压缩。推理引擎技术进一步提升推理性能和兼容性。
5. 基础设施故障率高，高容错大模型运维技术成为新手段。一是训前健康检查保障作业零隐患运行。通过全栈隐患排查，降低作业启动失败频率，避免计算资源损失。 二是训中故障可预测、可恢复。通过智能监控告警技术，进行端侧监控、拥塞分析等辅助故障定位，基于既有运维知识库，实现异常预测、RCA根因定位，有效提升集群稳定运行时长。
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