⚡2025 最新算力优化趋势：无问芯穹如何实现千卡规模混合训练高效调度？
在人工智能大模型训练需求爆发式增长的背景下，算力优化已成为行业竞争的核心战场。2025 年，随着政策支持和技术迭代，算力网络建设进入快车道，异构计算、混合训练等技术成为突破算力瓶颈的关键。无问芯穹作为国内领先的 AI 基础设施企业，通过技术创新和工程实践，在千卡规模混合训练调度领域取得了显著突破。
?算力优化的行业背景与挑战
当前，全球算力需求呈现指数级增长态势。据 IDC 预测，2030 年全球算力总规模将达到 56 ZFLOPS，其中中国占比有望突破 35%。然而，算力资源的多元异构、异地分布和动态变化，给统一调度大规模计算任务带来了巨大挑战。特别是千卡规模的混合训练，需要解决不同芯片间的通信瓶颈、资源分配不均和能耗过高等问题。
为应对这些挑战，国家出台了一系列政策，如《国家数据基础设施建设指引》和《算力基础设施高质量发展行动计划》，明确要求推进算力资源科学布局，强化技术协同创新。在政策引导下，行业企业纷纷加大研发投入，探索异构计算、智能调度等技术路径。
?无问芯穹的技术突破与解决方案
无问芯穹通过多年的技术积累，推出了全球首个支持单任务千卡规模异构芯片混合训练的平台 ——Infini-AI 云平台。该平台具备万卡扩展性，支持包括 AMD、华为昇腾、天数智芯、沐曦、摩尔线程、NVIDIA 六种异构芯片在内的大模型混合训练。其核心技术突破体现在以下几个方面：
1. 异构通信库的创新设计
异构芯片间的通信库差异是混合训练的主要障碍之一。无问芯穹自主研发了无穹集合通信库（IHCCM），支持基于 CPU 或 GPU 的两种通信方式，实现了不同芯片间的高效、稳定通信。通过 RDMA 技术和标准化通信接口规范，IHCCM 将跨节点通信延迟降低至传统方案的 41%，同时通过时间重叠策略减少了通信对计算性能的影响。
2. 动态资源分配与负载均衡
针对异构芯片性能差异导致的训练低效问题，无问芯穹提出了基于流水线并行的非均匀拆分方案。该方案结合自研的混训性能预测工具，能够根据模型特征和系统实时状态动态调整任务分配，确保算力的最大化利用。实测数据显示，千卡异构混合训练集群的算力利用率最高达到了 97.6%。
3. 混合精度训练与梯度优化
无问芯穹在混合精度训练方面也取得了显著成果。通过 FP8 训练和 DualPipe 技术，提升了算力密度和计算通信重叠度，并绕开了 CUDA 的部分限制。同时，采用梯度压缩感知与流水线重组技术，将单任务执行周期缩短 27%，单日吞吐量较传统方案提升 3.8 倍。
?实际应用案例与性能验证
无问芯穹的技术方案已在多个实际场景中得到验证。例如，与壁仞科技合作，在千卡训练集群中实现了 LLM 模型训练性能提升近一倍，并完成了弹性容错、断点续训等功能验证。此外，智谱 AI、月之暗面等大模型公司客户已在 Infini-AI 平台上稳定使用异构算力，20 余家 AI Native 应用创业公司通过预置模型 API 开发自身业务模型。
在视频生成领域，无问芯穹与上海交通大学联合研发的 ViDA 加速器，通过差分近似和自适应数据流架构，将视频生成模型的推理速度相比 A100 提升了 16.44 倍，面积效率提升 18.39 倍。这一成果不仅展示了其技术的先进性，也为行业提供了软硬件协同优化的典范。
?未来展望与行业影响
随着算力网络建设的深入推进，无问芯穹的技术方案将在多个领域发挥重要作用。在政策支持下，全国一体化算力网的构建将加速算力资源的跨域优化配置，而无问芯穹的异构调度技术将成为实现这一目标的关键支撑。
同时，无问芯穹在模型压缩、边缘计算等领域的持续创新，如大语言模型压缩专利的申请，将进一步推动 AI 技术的普惠化应用。通过降低算力成本和提升部署效率，无问芯穹正在为千行百业注入新质生产力，助力人工智能产业的高质量发展。
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