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西安网站建设产品,网站备案需要关闭,王烨张开,电子毕业设计网站建设高校师生本就是AI前沿创新算法的攻坚者、高频实践的核心开发者——他们既产出了学科专属大模型、智能科研仿真等突破性算法#xff0c;也落地了从学术研究到场景应用的各类创新成果#xff0c;其实践早已深度覆盖AI研发全流程。但过去#xff0c;AI科研的底层异构计算架构长…高校师生本就是AI前沿创新算法的攻坚者、高频实践的核心开发者——他们既产出了学科专属大模型、智能科研仿真等突破性算法也落地了从学术研究到场景应用的各类创新成果其实践早已深度覆盖AI研发全流程。但过去AI科研的底层异构计算架构长期被国外GPU垄断对高校师生而言这是一个“只知其用、不知其理”的黑盒——他们能熟练调用API完成模型训练却难以触及驱动算力的核心“发动机”更无从谈起算子级别的深度优化。而随着模型参数规模指数级增长、场景需求日趋复杂单纯的算法调优已难破性能瓶颈深入底层硬件与软件协同的“根技术”攻坚成为AI科研破局的关键。此时昇腾CANN的全面开源开放为高校科研力量打开了通往底层技术的大门。当大学教授们放下“使用者”的身份带着学生躬身入局“修发动机”这场跨越产学研的共建正为中国AI算力生态注入最鲜活的“源头活水”。在昇腾CANN开源开放创享周第四期直播中我们观察到了两股截然不同却殊途同归的科研力量一位是见证了昇腾生态从荒原到森林的哈尔滨工业大学计算学部教授、博导、计算学部副主任苏统华另一位是带着审视目光入局、追求极致性能的天津大学计算机科学与工程学院教授、博导胡一涛。他们的故事折射出当前算力生态正在经历的关键转折从单纯的“使用者”向底层的“定义者”与“贡献者”跃迁。算力迁移两位教授的殊途同归之路对于苏统华教授来说选择昇腾是一场始于2019年的“拓荒”。“那时候对于我来说CANN就像一片没有开垦的草原。”苏统华回忆道。彼时他的团队专注于大规模并行模式识别对算力加速有着天然的诉求。虽然国外架构成熟但他坚信中国需要自己的人工智能底层软件于是选择成为“吃螃蟹的人”。这种早期合作并非一帆风顺甚至充满阵痛。苏统华透露了一个细节团队曾花费大量精力准备了一整套教材素材但在出版前夕昇腾团队告知技术架构进行了激进的重构这意味着所有素材需要重新适配。然而正是这种为了技术极致不惜自我革命的态度让苏统华看到了AI基础软件的生命力。“如果不做变革就不可能把事情做到极致。”他评价道。相比于苏统华的“长期主义”胡一涛教授的入局则带有鲜明的“技术实用主义”色彩。作为2021年回国的“海归”学者胡一涛曾长期基于国外成熟生态进行研究。他的选择逻辑非常硬核“我们可以把CANN比喻成人工智能的发动机。过去它是黑盒现在开源了我们终于可以抽丝剥茧拆开零件看它是如何运行的。”对于胡一涛而言这种“拆解”不是为了情怀而是为了解决大模型系统面临的真实瓶颈——访存墙。他敏锐地发现随着硬件迭代算力增长速度远超显存带宽增长速度即计算访存比升高只有深入到底层算子和通信调度层面才能压榨出硬件的极限性能。CANN的全面开源开放恰好提供了这样一个可以灵活调度硬件资源的机会。不管对于科研还是产教融合这都是极大的助力。硬核攻坚从代码优化到标准定义的突破在CANN开源社区高校不只是单向索取资源更在反向输出核心技术。苏统华团队走的是一条“全栈补齐”的路线。针对官方算子库难以覆盖的长尾需求他的学生自发构建了OpenBOAT项目寓意在算子的海洋中乘风破浪。更具战略意义的是针对NPU在通用科学计算领域的短板哈工大联合华为发布了科学计算库AsNumpy为了降低开发门槛他们还开发了高性能Python编程接口PyAsc让开发者能用更熟悉的语言调用底层算力还有一些项目由华为专家“打样”学生大规模参与并丰富。多样的项目合作形式共同合力形成了日渐成熟的开源共建模式。而胡一涛团队则在“单点极致优化”上展示了学术界的硬实力。针对当前大模型长上下文Long Context推理中的前缀Prefix复用问题胡一涛团队发现现有的Radix Attention技术虽然降低了显存开销却无法解决高访存开销的痛点。为此他们提出了一种名为PAT的高性能算子技术。通过“前缀感知的CTA拆解”和“基于等效内核的Tile量流水线”两大核心创新 该技术在实测中将Attention算子运行时间降低了50%以上端到端时延降低了17%到93%。“我们正在尝试将这项已被系统顶会接收的技术迁移到CANN生态之上。”胡一涛表示。相信未来会有更多的国际顶尖学术成果基于CANN社区涌现。人才重构从“望而生畏”到“主动攻坚”的转变CANN开源带来的另一场变革发生在人才培养的深处。“一开始很多学生一听到要写算子其实是望而生畏的甚至有保研的学生因此想打退堂鼓。”苏统华坦言。长期以来计算机教育偏向应用层学生习惯了调用现成的API对底层硬件架构和算子开发存在畏难情绪。如何破局哈工大的解法是构建“云端实践环境”通过预配置的开发环境解决学生“配环境难”的痛点让他们心无旁骛地专注代码。同时通过微认证体系作为课程门槛确保学生具备基本工程能力。苏统华发现经过两三天的集中训练学生就能完成一个基本算子的开发“一旦入门他们就有了信心甚至主动要求更多任务。”胡一涛则从行业需求出发重新定义了未来的“AI人才”。“未来5到10年行业急需的一定是既懂算法又懂硬件的复合型人才。”他指出单纯的算法工程师已触到天花板只有软硬协同才能突破模型性能边界。对此昇腾CANN生态技术专家颜亚文回应称官方正在构建分层的人才支持体系通过“算子大赛”连接企业招聘通道通过“社区实习任务”提供实战机会并重新梳理认证证书体系让学生在社区的每一行代码贡献都能成为求职时的硬通货。社区共建高校与企业的双向赋能新机制尽管生态已初具规模但要让高校科研力量持续涌入开源社区还需要更精准的机制设计。胡一涛直言不讳地指出了青年教师的现实困境“年轻老师面临‘非升即走’的压力但他们又处于技术最前沿。”他建议CANN社区能提供更具前瞻性的硬件支持——例如提前接触明年即将发布的Ascend 950等高性能芯片 并联合申报横纵向科研项目让开源贡献能转化为学术界的认可。苏统华则建议将高校贡献的优质代码纳入官方仓库与实验室教学资源库建立分层分类的贡献激励机制学生可通过竞赛奖项、实习认证等积累求职优势教师则可参与有挑战性的“开源共研项目”实现科研成果与社区贡献的双向转化。面对这些诉求颜亚文表示认同CANN社区将进一步公开技术路标Roadmap让高校老师能提前锁定感兴趣的研究方向 同时通过提供易获取的算力资源和更加完善的文档体系降低“产学研”转化的门槛。结语从“发动机”到算力生态的星辰大海在直播的最后两位教授用了两个截然不同的比喻来形容他们眼中的CANN生态。务实的胡一涛将其比作一台“不再黑盒的发动机”期待学生们能拆解每一个零件重构动力系统 而理想主义的苏统华则将其比作“星辰大海”呼吁更多人投入其中生根发芽。这两个比喻恰好构成了当前AI开源生态的一体两面一面是脚踏实地的工程化攻坚通过每一行代码的优化让算力真正“好用”另一面则是仰望星空的生态愿景通过人才的薪火相传构建一个自主、开放、繁荣的创新森林。当大学教授开始带着学生“修发动机”算力的源头活水便有了最确定的方向。