高并发低时延需求咋满足？华为盘古大模型 API 昇腾平台推理性能提升
现在很多企业都在为高并发低时延的问题头疼，尤其是在使用大模型的时候。不过别担心，华为的盘古大模型 API 和昇腾平台在这方面表现得相当出色。
先说硬件方面，昇腾平台的架构设计很有一套。就拿 CloudMatrix384 超节点来说，它把 384 颗昇腾 NPU 和 192 颗鲲鹏 CPU 通过 MatrixLink 高速网络全对等互联，形成了一台超级 “AI 服务器”。这有什么好处呢？单卡推理吞吐量能达到 2300 Tokens/s，相比非超节点提升了近 4 倍。而且它还能支持混合多专家 MoE 大模型的推理，一个超节点可以支持 384 个专家并行推理，效率一下子就上去了。对于万亿、十万亿参数的大模型训练任务，它还能把 432 个超节点级联成最高 16 万卡的超大集群，训推算力还能灵活分配，资源使用特别高效。
再看看软件层面的优化。昇腾异构计算架构 CANN 可是个厉害角色。它通过分层开放架构，让开发者能在算子开发、系统调优到编译链优化的全场景中发挥作用。比如，它开源了 260 多个高性能算子和 10 余种通信算法的最佳实践代码库，开发者直接调用就行，开发周期能缩短不少。在计算优化上，MLAPO 融合算子技术把 MoE 模型中的 13 个串行小算子整合为超级大算子，计算耗时从 109ms 降到 45ms，性能提升超 142%。通信方面，NPUDirect 通信算法让小包通信耗时降低 90%，整网通信时延减少 50%，在大规模 MoE 模型推理中数据传输效率大幅提升。内存管理上，多重地址映射技术把内存利用率提升 20% 以上，解决了动态 shape 场景下的碎片难题。
盘古大模型本身也有不少优化。盘古大模型 5.5 采用了自适应快慢思考合一的技术，模型能根据问题难易程度自动切换快慢思考模式，简单问题敏捷回复，复杂问题深度思考，整体推理效率提升 8 倍。还有盘古 Pro MoE 72B 模型，通过系统级软硬协同优化、高性能算子融合优化、模型原生投机算法优化等，推理性能提升 6 - 8 倍。在昇腾 800I A2 平台上，低并发响应能达到毫秒级，高并发条件下单卡吞吐可达 1148 tokens/s，结合 MTP 解码等联合优化可提升至 1528 tokens/s，性能大幅领先于同等规模的稠密模型。
实际应用案例也很有说服力。在智能驾驶领域，广汽集团与华为云合作，依托盘古多模态大模型，实现了 2D 视频模态与 3D 点云模态的像素级对应，能在数分钟内完成复杂场景 Corner case 的复原，为端到端模型 “两天一个版本” 的高效迭代提供了强力支撑。在铁路领域，盘古大模型结合铁路巡检机器人，可精准识别一列动车的 3.2 万个项点，覆盖 8 大类、350 多种复杂故障，帮助高铁巡检工人提升运营效率，降低成本。
对于开发者来说，华为云提供了盘古大模型工程套件，包括数据工程、模型开发和应用开发三大套件。数据工程套件能大幅提升数据清洗效率，模型开发套件覆盖了从超参配置到模型训练、评测、管理、部署的全流程，应用开发套件提供多种 API 和可调用工具，支撑用户分钟级构建大模型原生应用。而且昇腾 CANN 还提供了详细的算子开发文档，开发者可以根据自己的需求选择不同的开发方式，充分挖掘硬件潜力。
成本方面，昇腾大 EP 推理方案的成本仅为传统方案的三分之一，能帮助企业在保证高效推理的同时，大幅降低部署成本。
总的来说，华为盘古大模型 API 和昇腾平台通过硬件架构创新、软件优化、模型算法升级以及丰富的行业应用案例，为满足高并发低时延需求提供了强大的解决方案。无论是在性能、效率还是成本上，都展现出了巨大的优势，值得企业关注和尝试。
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