近日，由中科算网科技有限公司与算泥AI开发者社区联合主编、中国科学技术大学苏州高等研究院参与发布的《AI大模型与异构算力融合技术白皮书》正式对外公布。该白皮书聚焦大模型开发领域的关键技术难题，旨在为开发者提供系统性技术指导，推动异构算力与AI大模型的深度协同发展。
报告指出，当前AI算力需求呈现指数级增长态势，每3-4个月即翻番的“逆摩尔定律”特征，使得传统计算架构难以满足大模型训练需求。异构算力通过整合CPU、GPU、FPGA及ASIC等多元计算单元，成为突破算力瓶颈的核心方案。数据显示，异构架构可将资源利用率提升30%，并通过定制化任务调度实现能效优化，其中ASIC芯片在推理场景下的能效表现尤为突出。
在技术演进层面，国际主流模型GPT-5参数规模已达3-52万亿级，Llama 4采用混合专家（MoE）架构推动开源生态繁荣；国内通义千问、盘古等模型则在多模态交互、长文本处理等领域形成差异化优势。应用场景方面，AI技术正从互联网内容生成向金融风控、医疗诊断、工业质检等垂直领域加速渗透。
算力成本与效率矛盾日益凸显。以模型训练为例，成本从GPT-3时期的450万美元飙升至Llama 4的数亿美元。三大技术瓶颈亟待突破：单卡算力上限形成的“算力墙”、GPU内存容量限制的“存储墙”，以及算力增长9万倍而带宽仅提升30倍的“通信墙”。这些挑战倒逼行业向异构计算转型，通过硬件定制化与软件优化实现性能跃升。
硬件创新层面，国产芯片取得实质性突破。寒武纪思元590、华为昇腾达芬奇架构在性能指标上已接近国际领先水平，海光DCU实现CUDA生态兼容，壁仞科技则通过近存计算架构优化数据传输效率。网络优化方面，PCIe 6.0、CXL内存一致性协议、NVLink 4.0等技术显著提升节点间通信效率，CLOS与Dragonfly拓扑结构有效降低大规模集群的通信延迟。
训练与推理加速技术呈现多元化发展。数据并行、张量并行、流水线并行及4D混合并行策略，结合模型量化、剪枝、蒸馏等压缩技术，实现训练效率与推理速度的双重提升。特别在边缘计算场景，KVCache技术将注意力计算复杂度从O(n²)降至O(n)，边缘-云协同部署模式则通过模型分割实现低延迟推理。
国内产业实践成果显著。华为昇腾与字节跳动达成10万颗910B芯片采购协议，其Atlas边缘模块已应用于电网巡检与工业缺陷检测；南京智算中心基于寒武纪芯片构建1800PFLOPS算力集群；阿里平头哥含光800芯片通过软硬协同优化，支撑灵骏平台实现每秒万亿次操作能力。国家级算力网络建设方面，“东数西算”工程已部署250条干线光缆，连接八大算力枢纽节点，OpenI启智、飞桨等开源平台为开发者提供全栈工具支持。
行业仍面临多重挑战。高端芯片产能受限导致国产化替代进程受阻，国产芯片与主流框架的适配复杂度较高；液冷技术虽能降低20%-30%能耗，但PUE优化与可再生能源利用需持续突破；联邦学习与差分隐私技术在保障数据安全的同时，需平衡模型性能与隐私保护强度。技术趋势方面，Chiplet异构集成、存算一体架构将突破内存墙限制，端侧MoE模型与算力交易市场将推动AI技术普惠化发展。
