AI 大模型与异构算力融合技术白皮书聚焦于当前人工智能大模型发展所面临的算力瓶颈及解决方案。随着大模型规模不断扩展，训练和推理所需计算资源显著增加，传统单一架构已难以满足高效、低成本的计算需求。这一趋势促使算力技术向多样化方向演进，异构算力成为关键路径。
全球范围内，AI大模型技术持续突破，应用场景从基础语言处理逐步延伸至多模态交互、智能决策等复杂领域。国内在该领域的研发进展迅速，多个机构和企业推出具备自主知识产权的大模型产品。然而，算力需求的激增也带来诸多挑战，包括计算效率、存储容量以及数据传输速度等问题，形成所谓的“算力墙”“存储墙”和“通信墙”。
在基础设施层面，国内外算力布局存在差异。国际上，大型科技公司依托自身数据中心构建算力体系；国内则通过政策引导推动智算中心建设，提升区域算力服务能力。异构算力逐渐成为主流，其通过结合不同类型的计算单元（如CPU、GPU、专用AI芯片等），实现性能与能效的优化平衡。
异构计算硬件体系涵盖多种技术路线，包括主流AI芯片的对比分析、国产芯片的发展路径以及性能与能效的评估标准。高速互联技术作为支撑异构算力协同运行的基础，对网络架构提出更高要求，涉及拓扑结构设计、集群通信优化等方面，旨在提升整体系统的计算效率与稳定性。
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