DeepSeek算力卡脖子，高校AI研究遇瓶頸？華為聯(lián)合15校給出解法

來源：本站原創(chuàng)　瀏覽：608次　時(shí)間：2025-02-14

梁文峰說，錢從來都不是問題，唯一擔(dān)心的是缺算力。不過，基于國產(chǎn)昇騰算力的DeepSeek R1系列推理API，性能已經(jīng)直接對標(biāo)高端GPU了!而且，華為已經(jīng)率先攜手國內(nèi)15所頭部高校，打造出了獨(dú)一份的科教創(chuàng)新卓越/孵化中心，通過產(chǎn)教融合、科教融匯破解高?？蒲械乃懔Ь?。

全美TOP5高校的機(jī)器學(xué)習(xí)博士，實(shí)驗(yàn)室卻連一塊能夠提供大量算力的GPU都沒有?

2024年中旬，一位網(wǎng)友在reddit上發(fā)的帖子，立刻引發(fā)了社區(qū)大討論——

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年底，Nature的一篇報(bào)道更是揭露了學(xué)術(shù)界在GPU獲取上面臨的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)——研究者竟然需要排隊(duì)申請學(xué)校GPU集群的使用時(shí)間。

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同樣，在我國高校的實(shí)驗(yàn)室內(nèi)，GPU嚴(yán)重匱乏的問題也很普遍。甚至還曾曝出過大學(xué)要求學(xué)生自備算力上課這樣十分離譜的新聞。

可見，「算力」這個(gè)瓶頸，甚至讓AI本身都變成了一件門檻極高的課程。

AI人才緊缺，且算力不足
與此同時(shí)，大模型、具身智能等前沿技術(shù)的迅猛發(fā)展，則正在全球范圍內(nèi)引發(fā)人才短缺。

根據(jù)牛津大學(xué)教授的計(jì)算，在美國，要求具備AI技能的工作崗位的比例增加了5倍。

放眼全球，技術(shù)人工智能（Tech-AI）的工作崗位增長了9倍，廣義人工智能(Broad-AI)的工作崗位增長了11.3倍。

在這一時(shí)期內(nèi)，亞洲的增長尤為顯著。

雖然世界各地的大學(xué)都在試圖幫助學(xué)生掌握關(guān)鍵的AI性能，但正如前文所說，算力如今已經(jīng)成為了一種「奢侈品」。

為了彌合這一差距，企業(yè)與高校的合作便成了一個(gè)重要手段。

鯤鵬昇騰科教創(chuàng)新孵化中心，開啟高?？蒲胁季?br />
好在，為了在我國高校培養(yǎng)起同樣的創(chuàng)新體系，華為已經(jīng)開始布局了!

現(xiàn)在，華為已經(jīng)和北大、清華、上交、浙大、中科大這5所頂尖高校，共同簽訂了「鯤鵬昇騰科教創(chuàng)新卓越中心」的合作。

此外，華為也同步推進(jìn)和復(fù)旦大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)、華中科技大學(xué)、西安交通大學(xué)、南京大學(xué)、北京航空航天大學(xué)、北京理工大學(xué)、電子科技大學(xué)、東南大學(xué)、北京郵電大學(xué)等10所高校，開展了「鯤鵬昇騰科教創(chuàng)新孵化中心」的合作。

卓越中心和孵化中心的成立，是產(chǎn)教融合的典范:

    通過引入昇騰生態(tài)，彌補(bǔ)了高校的算力短缺，極大促進(jìn)了更多科研成果的迸發(fā);

    通過改革課程體系，以科研課題、產(chǎn)業(yè)課題、競賽課題驅(qū)動，來培養(yǎng)計(jì)算產(chǎn)業(yè)的頂尖人才;

    通過攻堅(jiān)體系架構(gòu)、計(jì)算加速能力、算法能力、系統(tǒng)能力，力爭孕育世界級的創(chuàng)新成果;

    通過打造諸多「AI+X」交叉學(xué)科，引領(lǐng)智能化的生態(tài)發(fā)展。

為AI科研構(gòu)建完全自主的國產(chǎn)算力

如今，AI for Science的意義，已經(jīng)不言自明。

根據(jù)谷歌DeepMind的最新調(diào)查，每三位博士后研究員中就有一位使用大語言模型來協(xié)助完成文獻(xiàn)綜述、編程和文章撰寫等工作。

而今年的諾貝爾物理學(xué)獎和化學(xué)獎，更是都頒發(fā)給了AI領(lǐng)域的研究人員。

可以看到，在AI賦能科研的過程中，GPU憑借著在這些對高性能計(jì)算有需求的領(lǐng)域里出色的性能，以及針對 LLM 訓(xùn)練和推理的強(qiáng)大能力，成為了彌足珍貴的「黃金」，遭到了微軟、xAI、OpenAI等各大公司的瘋搶。

然而，美國針對GPU的封鎖，讓我國在AI和科研領(lǐng)域的進(jìn)展舉步維艱。

為了跨越這道鴻溝，我們必須構(gòu)建起自主完整的生態(tài)體系并將其發(fā)展壯大。

在算力層面，華為昇騰系列AI處理器承擔(dān)起了重塑我國競爭力的重任。

而在算力之上，我們還需要有一個(gè)自研的計(jì)算框架去適配，以便充分發(fā)揮出NPU/AI處理器的優(yōu)勢。

眾所周知，專為英偉達(dá)GPU而設(shè)計(jì)的CUDA架構(gòu)，在AI和數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域較為常見。

在國內(nèi)真正與之抗衡的，實(shí)現(xiàn)替代的就只有CANN了。

作為華為針對AI場景推出的異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)，CANN對上支持PyTorch、TensorFlow以及昇思MindSpore等業(yè)界主流AI框架，對下使能昇騰AI處理器，是提升昇騰AI處理器計(jì)算效率的關(guān)鍵平臺。。

正因如此，CANN天生就在技術(shù)上擁有諸多優(yōu)勢。其中最為關(guān)鍵的，是對AI計(jì)算更深入的軟硬結(jié)合優(yōu)化以及更加開放的軟件棧:

    首先，它可以支持多種AI框架，包括自家的昇思MindSpore，以及第三方的PyTorch、TensorFlow等;

    其次，它針對多樣化應(yīng)用場景，提供了多層次編程接口，支持用戶快速構(gòu)建基于昇騰平臺的AI應(yīng)用和業(yè)務(wù);

    而且，它還提供了模型遷移工具，方便開發(fā)者將項(xiàng)目快速遷移到昇騰平臺。

目前，CANN已經(jīng)初步構(gòu)建起了自己的生態(tài)系統(tǒng)。在技術(shù)層面，CANN囊括了大量的應(yīng)用、工具、庫，擁有完善的技術(shù)生態(tài)，給用戶提供了一站式的開發(fā)體驗(yàn)。同時(shí)基于昇騰技術(shù)底座的開發(fā)者隊(duì)伍也逐步壯大，為未來的技術(shù)應(yīng)用和創(chuàng)新埋下了沃土。

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在異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)CANN之上，我們還需要AI模型搭建的深度學(xué)習(xí)框架。

幾乎所有的AI開發(fā)者，都需要用深度學(xué)習(xí)框架，而且?guī)缀跛蠨L算法和應(yīng)用，也都要通過深度學(xué)習(xí)框架去實(shí)現(xiàn)。

如今市面上已有熟知的谷歌TensorFlow，以及Meta的PyTorch等主流框架，并且形成了巨大的生態(tài)。

邁入大模型訓(xùn)練的時(shí)代，深度學(xué)習(xí)框架更需要在面對數(shù)千臺計(jì)算機(jī)規(guī)模時(shí)，進(jìn)行有效訓(xùn)練。

2020年3月正式開源的全場景深度學(xué)習(xí)框架——華為昇思MindSpore，彌補(bǔ)了國內(nèi)在這一領(lǐng)域的空缺，實(shí)現(xiàn)了真正的自主可控。

MindSpore具備云邊端全場景部署、原生支持大模型訓(xùn)練、支持AI+科學(xué)計(jì)算等關(guān)鍵特性，構(gòu)建了全場景協(xié)同且全流程極簡的原生開發(fā)環(huán)境，加速了國內(nèi)科研創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。

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