算泥社区：2025年AI大模型与异构算力融合技术白皮书（144页）.pdf

1、AI 大模型与异构算力融合技术白皮书大模型与异构算力融合技术白皮书主编单位：中科算网科技有限公司算泥 AI 开发者社区（https:/）联合发布：中国科学技术大学苏州高等研究院AI 大模型与异构算力融合技术白皮书大模型与异构算力融合技术白皮书目目 录录一、前言.11.1 报告背景与意义.11.1.1AI 大模型爆发与算力需求激增.11.1.2 国内外政策与产业驱动.31.1.3 技术融合与开发者需求.5二、AI 大模型与算力行业现状.62.1 全球 AI 大模型发展概况.62.1.1 国际大模型技术演进.62.1.2 国内大模型技术进展.82.1.3 大模型应用场景拓展.102.2 算力需求爆

2、发与挑战.132.2.1 训练与推理算力需求分析.132.2.2 算力墙、存储墙、通信墙.152.2.3 算力成本与能效挑战.182.3 国内外算力基础设施对比.202.3.1 全球算力规模与分布.202.3.2 国内智算中心建设.232.3.3 政策支持与地方实践.252.4 异构算力成为主流趋势.272.4.1 异构计算定义与分类.272.4.2 异构算力在大模型场景优势.28AI 大模型与异构算力融合技术白皮书大模型与异构算力融合技术白皮书三、异构算力技术架构与核心组件.303.1 异构计算硬件体系.303.1.1 主流 AI 芯片对比.303.1.2 国产 AI 芯片技术路线.363.

3、1.3 芯片性能与能效评测.393.2 高速互联与网络架构.413.2.1 高速互联技术.413.2.2 智算中心网络拓扑.443.2.3 集群通信优化.483.3 存储与数据管理.513.3.1 大模型存储需求.513.3.2 分布式存储技术.553.3.3 数据预处理与加载.58四、大模型与异构算力融合关键技术.614.1 软硬件协同优化.614.1.1 算子融合与指令优化.614.1.2 编译器与中间表示.634.1.3AI 框架适配.664.2 大模型并行训练技术.684.2.1 数据并行.684.2.2 模型并行.704.2.3 混合并行与 4D 并行.73AI 大模型与异构算力融合

4、技术白皮书大模型与异构算力融合技术白皮书4.2.4 条件计算与 MoE.754.3 推理加速与部署优化.774.3.1 模型压缩技术.774.3.2 推理引擎优化.804.3.3 KVCache 与分离式推理.834.3.4 边缘-云协同推理.854.4 异构资源调度与编排.874.4.1 资源统一管理.874.4.2 任务调度策略.904.4.3 弹性伸缩与算力交易.93五、国内企业实践与案例分析.945.1 华为昇腾：异构算力与大模型融合实践.945.1.1 云端芯片在互联网大厂部署.945.1.2 边缘与端侧落地案例.965.2 国内企业布局.975.2.1 寒武纪.975.2.2 阿里

5、平头哥与含光芯片.985.2.3 腾讯星星海与 AI 加速卡.1005.3 智算中心与云服务商实践.1025.3.1 国家级智算中心.1025.3.2 商业云服务商.1045.4 开源社区与开发者生态.105AI 大模型与异构算力融合技术白皮书大模型与异构算力融合技术白皮书5.4.1 国内 AI 开源平台.1055.4.2 开发者工具链与支持.106六、行业应用与场景落地.1076.1 互联网与内容生成.1076.1.1AIGC 应用.1076.1.2 大模型搜索与推荐.1096.2 金融与医疗.1116.2.1 智能风控与投研.1116.2.2 医学影像与药物研发.1136.3 自动驾驶与智

6、能制造.1156.3.1 车规级 AI 芯片与边缘计算.1156.3.2 工业质检与数字孪生.117七、挑战、趋势与展望.1207.1 主要挑战.1207.1.1 算力供给与需求缺口.1207.1.2 软件生态成熟度.1217.1.3 能效与绿色计算.1237.1.4 数据安全与隐私保护.1247.2 技术趋势.1267.2.1 芯片与封装技术.1267.2.2 大模型技术演进.1287.2.3 算力网络与交易.129AI 大模型与异构算力融合技术白皮书大模型与异构算力融合技术白皮书7.3 产业与生态展望.1317.3.1 国产异构算力产业链.1317.3.2 开发者生态繁荣.132八、附录.