極客網(wǎng)·極客觀察（朱飛）9月2日 當(dāng)前，傳統(tǒng)高性能計(jì)算架構(gòu)難以適配AI for Science等前沿領(lǐng)域的復(fù)雜任務(wù)，使得高性能計(jì)算+AI融合，又稱為“超智融合”，成為計(jì)算領(lǐng)域的重要發(fā)展趨勢(shì)。在超智融合的發(fā)展路徑中，其中一條是對(duì)現(xiàn)有高性能計(jì)算軟硬平臺(tái)進(jìn)行創(chuàng)新，通過(guò)體系結(jié)構(gòu)與軟件協(xié)同創(chuàng)新及優(yōu)化，高效支持AI負(fù)載，形成支撐未來(lái)科學(xué)發(fā)現(xiàn)一種全新的計(jì)算范式。

近日，清程極智通過(guò)其自研的大模型推理引擎進(jìn)一步激發(fā)鯤鵬高性能計(jì)算平臺(tái)極致性能，大幅優(yōu)化提升DeepSeek推理性能，展示了超智融合在這條路徑上的最新突破。

軟件創(chuàng)新，設(shè)計(jì)高效超智融合軟件系統(tǒng)

2023年成立的清程極智是一家聚焦智能算力系統(tǒng)軟件的清華系創(chuàng)新企業(yè)，開(kāi)發(fā)了“八卦爐”（Bagualu）大模型訓(xùn)練系統(tǒng)、“赤兔”（Chitu）大模型推理引擎及“IntelliGen”智能編譯器三大產(chǎn)品。針對(duì)超智融合需求， 清程極智基于高性能計(jì)算平臺(tái)進(jìn)行軟件系統(tǒng)創(chuàng)新，以高效支持AI任務(wù)。

清程極智CEO湯雄超分享到，“隨著AI for Science等技術(shù)的發(fā)展，超智融合將成為未來(lái)關(guān)鍵的算力形態(tài)。我們認(rèn)為超智融合平臺(tái)將具備獨(dú)特的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。當(dāng)前高性能計(jì)算中心在完成核心科學(xué)計(jì)算任務(wù)后，往往存在算力資源的閑置窗口期。若能高效整合這些碎片化算力資源，不僅能夠提升基礎(chǔ)設(shè)施的利用率，還將為計(jì)算市場(chǎng)帶來(lái)更具性價(jià)比的創(chuàng)新服務(wù)模式。”

其中“赤兔”專注于應(yīng)用不同體系結(jié)構(gòu)芯片推理部署大模型，可快速接入DeepSeek、Qwen、GLM等多種模型，并支持在多種芯片間平滑切換，實(shí)現(xiàn)超智融合異構(gòu)集群的推理部署。

湯雄超表示，“從技術(shù)實(shí)現(xiàn)角度，核心在于結(jié)合硬件特性構(gòu)建高效的超智融合軟件架構(gòu)，釋放高性能計(jì)算算力潛能，優(yōu)化大模型訓(xùn)練推理的負(fù)載處理能力，并有效響應(yīng)各類復(fù)雜計(jì)算需求。”

軟硬協(xié)同，釋放超智融合算力平臺(tái)潛能

湯雄超表示，“得益于鯤鵬體系結(jié)構(gòu)創(chuàng)新，同時(shí)高性能計(jì)算和AI兩類計(jì)算范式在核心挑戰(zhàn)與解決思路上存在共通性，例如芯片層面都通過(guò)算子優(yōu)化、計(jì)算與訪存重疊、流水線并行及多級(jí)并行等技術(shù)手段，以充分釋放硬件性能，我們認(rèn)為超智融合是一個(gè)非常自然的事情?！苯Y(jié)合鯤鵬平臺(tái)，清程極智“赤兔”主要從兩個(gè)技術(shù)維度發(fā)力提供加速。

一是面向鯤鵬處理器的算子性能優(yōu)化技術(shù)，鯤鵬以多核+SIMD的方式運(yùn)行，并集成了矩陣和矢量運(yùn)算單元、高速存儲(chǔ)，能同時(shí)滿足高性能計(jì)算和智算需求，另外開(kāi)放程度也比較高，可以做到非常精細(xì)的指令序列控制，如此便可以去做一些非常細(xì)致的計(jì)算仿存掩蓋、異步流水線調(diào)度等技術(shù)優(yōu)化。

二是面向鯤鵬集群的多層次大模型推理并行計(jì)算優(yōu)化技術(shù)。鯤鵬采用多NUMA架構(gòu)，集成片上內(nèi)存，結(jié)合高性能RDMA網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)能力，非常貼合DeepSeek大EP架構(gòu)，天然親和集群擴(kuò)展。為不同優(yōu)化目標(biāo)匹配張量并行（TP）、流水線并行（PP）、專家并行（EP）、數(shù)據(jù)并行（DP）等不同并行方式及其組合，以多層次的運(yùn)行策略實(shí)現(xiàn)高性能的大模型推理。

具體來(lái)看，首先，在鯤鵬平臺(tái)實(shí)現(xiàn)高性能矩陣乘。清程極智結(jié)合鯤鵬NUMA特定，通過(guò)配置不同的參數(shù)運(yùn)行矩陣乘，針對(duì)性優(yōu)化不同計(jì)算環(huán)節(jié)的多種矩陣乘算子。實(shí)驗(yàn)證明在矩陣形狀較好時(shí)，算子性能可達(dá)到理論峰值的35%。

其次，在鯤鵬平臺(tái)實(shí)現(xiàn)高性能CoreMLA。清程極智通過(guò)量化鯤鵬平臺(tái)CoreMLA在不同參數(shù)下的性能指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)了矩陣吸收的CoreMLA訪存量與batch_size正相關(guān)，得出在在鯤鵬平臺(tái)上，應(yīng)當(dāng)使用較小的張量并行配置執(zhí)行CoreMLA，才能更好地提升效率。

最后，在鯤鵬平臺(tái)引入MTP加速技術(shù)。在上述基礎(chǔ)優(yōu)化之上，清程極智在鯤鵬平臺(tái)引入DeepSeek推理優(yōu)化也在用的MTP（多tokens/s預(yù)測(cè)）技術(shù)，顯著提升單個(gè)請(qǐng)求的輸出速率，并探究在不同規(guī)模并發(fā)場(chǎng)景下MTP加速比與預(yù)測(cè)深度的相關(guān)性，不斷追求最佳效果。

打破界限，引領(lǐng)超智融合新發(fā)展

立足以上鯤鵬多樣性算力體系結(jié)構(gòu)創(chuàng)新和清程極智超智融合AI推理加速技術(shù)，清程極智基于鯤鵬平臺(tái)實(shí)現(xiàn)DeepSeek推理部署，推理性能可隨集群規(guī)模的擴(kuò)大而持續(xù)提升。具體測(cè)試中，硬件部分采用32個(gè)鯤鵬CPU集群系統(tǒng)“跑”DeepSeek-V3/R1-671B模型，取batch_size=2048時(shí)的輸出吞吐與80張主流GPU集群相當(dāng)。意味著鯤鵬可支撐高性能計(jì)算+AI工作負(fù)載，同時(shí)兼具性能和經(jīng)濟(jì)性。

而談及下一步的工作計(jì)劃，湯雄超表示一方面會(huì)探索更大的集群，攻堅(jiān)更復(fù)雜的并行計(jì)算模式；另一方面會(huì)追求更低成本，嘗試更小規(guī)模集群的部署方案，在珍貴的高速存儲(chǔ)外提升海量CPU主存的利用率，進(jìn)一步降低CPU的集群門(mén)檻；同時(shí)要讓產(chǎn)品更易使用，將上述優(yōu)化技術(shù)集成到“赤兔”里實(shí)現(xiàn)開(kāi)箱即用，同時(shí)持續(xù)接入更多開(kāi)源模型，并支持更多模型精度。

展望未來(lái)，從技術(shù)層面看，清程極智這種基于鯤鵬平臺(tái)為大模型推理加速的超智融合創(chuàng)新范式，引領(lǐng)計(jì)算技術(shù)邁入一個(gè)深度融合的全新發(fā)展階段。而在應(yīng)用層面，這種融合不僅能夠讓不同行業(yè)的復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景得到更精準(zhǔn)、更高效的計(jì)算支持，也將“點(diǎn)燃”AI for Science加速科研成果轉(zhuǎn)化，推動(dòng)科研突破和產(chǎn)業(yè)數(shù)智化升級(jí)！

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