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随着人工智能（AI）加速演进，社会对质量、低成本力的需求持续攀升，但如何整不同、不同架构（即“异构”）的国产芯片，直是制约我国AI产业大规模落地的核心瓶颈。
记者从上海人工智能实验室（上海AI实验室）获悉，他们近日正式发布DeepLink混理案，率先实现多元异构芯片的度混调度与协同理。这也是该实验室继去年率先攻克国产芯片混训练的难题后，在构建我国自主可控、协同的力底座上，再次取得的标志突破。
力重心转向理应用曲靖PVC管道管件粘接胶
随着AI大模型应用的普及，社会当前的力需求正逐渐从训练转向理。简单说，如果大模型的“训练”是它们在研发阶段“寒窗苦读、习得知识”，那么“理”就是它们“学成”后步入社会、为千行百业解决具体问题的过程。当前，伴随AI应用的爆发，全社会对理力的需求，正呈几何增长。
然而，此前国产力理技术，只能支持单型号芯片的力调度。由于各芯片厂商缺乏互联互通的标准，因此异构芯片间调度难、利用率低，难以形成力。如何突破这“力围城”，成为加速AI赋能各行各业的关键。
“AI模型的理，其实像是场足球赛。”上海AI实验室工程师、系统平台中心负责人辉告诉记者，用单芯片建设的力集群，就像是支由“11个前锋”或“11个后卫”组成的球队，虽然单兵素质挺优秀，但由于位置单、重复，面对复杂赛况却往往难以发挥大能。
实际上，模型的理，包含预填充（Prefill）和解码（Decode）两个关键阶段，前者对力要求，后者则对内存访问能敏感。此次上海AI实验室发布的DeepLink混案，次基于多种国产异构力，将预填充和解码进行了分离（PD分离），从而可以将不同的任务，分配给不同型号的芯片，相当于能根据“球员能力”排兵布阵。
巧妙“布阵”化解“偏科”难题
力芯片其实都存在定的“偏科”——有的力能强，就好似爆发力突出，适在理的“预填充”环节进行“冲击”；有的存储能优秀，如同耐力好，适担纲“解码”任务。
辉表示，根据具体任务需求，选出“适球员”的混组队模式，可让国产芯片从过去的单斗转向系统集团作战。
在DeepLink混理案中，PVC管道管件粘结胶上海AI实验室构建了三大原创技术底座，让异构的国产芯片可在同个力集群中丝滑配、充分发挥所长。其中，DLSolver（策略求解器）就像是明的“球队经理”，可以对不同芯片的能力进行评测，为其找到适的“场上位置”；DLRouter（智能流量路由）就像球队教练，能实时调度，确保整个力集群顺畅运转；DLSlime（异构通信库）发挥了中场衔接作用，能够让不同芯片之间进行流量传输。
实测数据显示，在千卡规模的理力集群中，DeepLink案较之传统的单芯片案，字响应时间（TTFT）大可优化34.5。这意味着当用户向AI提问时，它“蹦”出个字的速度快了约1/3。同时，其理吞吐能力提升32，相当于AI持续输出答案的过程也提速近1/3。这表明，借助DeepLink，国产力集群实现了芯片的“知人善任”，真正实现了“1+1>2”。
盘活资源赋能“人工智能+”
DeepLink混案的发布，不仅是次技术意义上的“登顶”，有可能对我国AI产业生态带来积影响。
当前，国内面渴求力，但由于国产力难以整，定程度上还出现了资源闲置的局面。DeepLink的出现，有助于充分挖掘国产芯片的潜力，将其转化为价值的力资源池，从而盘活全国的力供给。
据透露，DeepLink混理案已基本完成对8款国产芯片的适配，包括昇腾、沐曦、平头哥、壁仞等主流，其理能平均提升幅度过20。这相当于用户所承担的力成本相应地下降了20以上。
由于能有激活存量力，国内些省力中心已决定采用这技术案。同时，上海AI实验室还在继续动DeepLink混理案与多国产芯片开展适配，从而将为多本土芯片企业提供宝贵的发展空间。
值得提的是，去年上海AI实验室曾出DeepLink混训练案，成功实现了跨越千公里的多智中心长稳混训练千亿参数大模型。此次在“混理”上再次突破，意味着他们完成了“训体化”的全位国产力赋能体系建设。这将对于有降低我国对特定力硬件的路径依赖、保障国力安全、动“人工智能+”落地，起到重要的基石作用。
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