華為昇騰AI芯片在超算中心的應用生態構建華為昇騰AI芯片概述超算中心技術架構與部署昇騰AI芯片在超算中的應用場景應用生態構建基礎：軟硬件協同優化昇騰AI芯片上的算法庫與工具鏈目錄數據中心網絡與存儲解決方案能耗管理與散熱系統設計方案運維管理與故障排查機制建立安全性考慮：防護、檢測、響應機制性能測試、評估與持續改進計劃合作伙伴關系構建和資源整合目錄政策法規遵循和知識產權保護市場前景分析與商業機會挖掘總結回顧與未來發展規劃目錄華為昇騰AI芯片概述01安全性昇騰AI芯片內置安全模塊，支持加密計算和數據保護，確保超算中心的數據安全。高性能昇騰AI芯片采用華為自研的達芬奇架構，具備高效能、低功耗、靈活擴展等特點，滿足超算中心的高性能計算需求。高效能AI計算針對AI計算場景進行深度優化，提供高效能的AI計算能力，支持多種AI算法和框架，提升AI應用的運行效率。芯片特點與優勢分析首款基于達芬奇架構的AI芯片，主要用于AI訓練和推理場景，提供高性能的AI計算能力。昇騰910面向邊緣計算場景的AI芯片，具備低功耗、小體積等特點，廣泛應用于智能終端設備。昇騰310華為將持續推出更高性能、更先進的昇騰系列AI芯片，滿足超算中心不斷升級的計算需求。后續產品昇騰系列芯片發展歷程在超算中心應用中的價值提升計算性能昇騰AI芯片具備高性能的AI計算能力，可以顯著提升超算中心的計算性能，加速科研和工程計算的速度。拓展應用場景促進產業升級基于昇騰AI芯片的高效能AI計算，可以拓展超算中心的應用場景，支持更多領域的科學研究和工程應用。昇騰AI芯片的應用將推動AI技術的普及和發展，促進相關產業的升級和轉型，為經濟發展注入新動力。超算中心技術架構與部署02分布式架構設計將昇騰AI芯片等計算資源進行池化管理，實現資源的動態分配和優化利用。高效能計算資源池化數據安全保障機制建立完善的數據安全保障機制，包括數據加密、訪問控制、安全審計等措施，確保超算中心數據的安全性。采用分布式架構設計，將超算中心分為計算節點、存儲節點、網絡節點等，提高系統可擴展性和靈活性。超算中心整體架構設計芯片選型與配置根據超算中心的業務需求和計算特點，選擇適合的昇騰AI芯片型號和配置，保證計算性能和能效比。芯片性能優化芯片可靠性保障昇騰AI芯片部署策略針對昇騰AI芯片的特點，進行性能優化和調優，包括算法適配、并行計算、數據傳輸等方面的優化，提高芯片的計算效率和性能。采用多種技術手段，如冗余設計、故障檢測、錯誤糾正等，確保昇騰AI芯片在超算中心中的可靠性和穩定性。根據超算中心的硬件設備和昇騰AI芯片的特點，設計合理的硬件集成方案，包括芯片與服務器、存儲設備的連接方式和通信協議等，確保系統的高效穩定運行。硬件集成方案基于昇騰AI芯片的軟件生態，構建完整的軟件集成方案，包括操作系統、編譯器、算法庫、應用軟件等，為用戶提供便捷的開發環境和工具。同時，還需要考慮軟件的兼容性和可移植性問題，以便在超算中心中運行各種不同類型的應用程序。軟件集成方案硬件與軟件集成方案昇騰AI芯片在超算中的應用場景03氣象預測通過高精度數值模擬和數據分析，提供準確的天氣預報和氣候預測。生命科學在基因測序、蛋白質結構預測等生命科學領域，支持大規模計算和分析任務。航空航天在航空航天領域，支持復雜的飛行器設計和仿真，以及星際導航等高精度計算任務。工業仿真在汽車、航空、能源等工業領域，支持大規模仿真和模擬，優化產品設計和生產過程。高性能計算任務處理大規模數據處理與分析智能交通通過實時采集和分析交通數據，優化交通流量，提高道路通行效率和安全性。智慧城市在智慧城市建設中，支持海量數據的實時處理和分析，為城市管理提供決策支持。金融科技在金融領域，支持大規模金融數據的處理和分析，提高金融風險管理和決策效率。能源管理在能源領域，支持智能電網建設，實現能源的高效調度和優化配置。支持圖像識別、目標檢測等計算機視覺任務的模型訓練和推理，提升識別精度和速度。在自然語言處理領域，支持文本分類、情感分析、機器翻譯等任務的模型訓練和推理。在電商、內容分發等領域，支持基于用戶畫像和內容的智能推薦算法的訓練和推理。在自動駕駛領域，支持基于深度學習的路徑規劃、障礙物檢測等功能的模型訓練和推理。機器學習模型訓練與推理計算機視覺自然語言處理智能推薦自動駕駛應用生態構建基礎：軟硬件協同優化04通過統一的編程模型和接口，實現AI算法在不同硬件上的無縫切換和高效執行。協同計算框架根據AI算法特點，設計和優化計算、存儲和通信等硬件模塊，提升性能和能效。定制化硬件綜合考慮硬件特點和軟件需求，通過協同設計、測試和優化，實現軟硬件的最佳匹配。協同優化策略軟硬件協同設計理念010203邊緣計算場景針對物聯網、智能終端等邊緣計算場景，優化硬件功耗和體積，提升設備的智能感知和響應能力。高性能計算場景針對科學計算、工程仿真等高性能計算場景，優化算法并行性和計算密度，提高計算效率。智能數據分析場景針對大數據分析、數據挖掘等智能數據分析場景，優化數據處理和訪存模式，提升數據吞吐率。針對不同應用場景的優化策略性能評估與調優實踐使用國際通用的基準測試程序，對昇騰AI芯片的性能進行客觀評估，發現性能瓶頸和優化空間。基準測試基于性能評估結果，對軟硬件進行協同調優，包括算法優化、代碼優化、硬件參數調整等，提升系統性能。性能調優在大量實際應用場景中進行驗證，確保昇騰AI芯片在長時間高負載運行下的穩定性和可靠性。穩定性驗證昇騰AI芯片上的算法庫與工具鏈05高效算法庫昇騰AI芯片針對特定算法進行了優化，提高了算法的執行效率和精度，降低了算法運行的時間和成本。算法優化靈活的算法選擇昇騰AI芯片提供多種算法選擇，用戶可以根據實際應用需求選擇最適合的算法，實現個性化應用。昇騰AI芯片提供高效的算法庫，包括深度學習、機器學習、圖像處理等多種算法，可滿足不同領域的應用需求。算法庫介紹及功能特點昇騰AI芯片提供完整的編譯工具，可以將用戶編寫的代碼編譯成可在芯片上運行的二進制文件，提高代碼的執行效率。編譯工具昇騰AI芯片提供強大的調試工具，可以幫助用戶快速定位代碼中的問題，提高開發效率。調試工具昇騰AI芯片提供性能分析工具，可以幫助用戶評估代碼在芯片上的執行效率，優化代碼性能。性能分析工具工具鏈組成及使用指南定制化開發昇騰AI芯片提供定制化開發服務，可以根據用戶的實際需求，為用戶提供定制化的算法和工具鏈，滿足用戶的特殊需求。技術支持培訓服務定制化開發支持服務昇騰AI芯片提供專業的技術支持服務，可以幫助用戶解決在使用過程中遇到的各種問題，提高用戶的使用體驗。昇騰AI芯片提供豐富的培訓服務，可以幫助用戶快速掌握芯片的使用方法和開發技巧，提高用戶的開發效率。數據中心網絡與存儲解決方案06InfiniBand網絡技術具有高帶寬、低延遲、低抖動等特性，適用于大規模并行計算場景。RoCE（RDMAoverConvergedEthernet）技術可實現以太網和RDMA網絡的融合，降低網絡延遲和CPU負載。網絡拓撲結構設計采用無阻塞交換結構，如Fat-tree、Leaf-spine等，提高網絡帶寬和可靠性。網絡設備選型選擇高性能、低延遲、可擴展的交換機、路由器等網絡設備，滿足AI計算對網絡的高要求。高速互聯網絡技術選型及部署存儲架構選型根據數據容量、性能需求，選擇適合的存儲架構，如分布式存儲、集中式存儲等。數據存儲介質采用SSD、HDD等高性能存儲介質，提高數據讀寫速度和存儲密度。數據存儲安全實現數據的加密存儲、訪問控制、備份與恢復等功能，保障數據安全性和可用性。存儲系統擴展性考慮未來數據增長和擴容需求，設計可擴展的存儲系統架構。存儲系統規劃與設計原則數據安全與可靠性保障措施數據加密技術采用加密算法對數據進行加密，確保數據在傳輸和存儲過程中的安全性。訪問控制策略制定嚴格的訪問控制策略，防止未經授權的訪問和數據泄露。數據備份與恢復建立完善的備份和恢復機制，確保在數據丟失或損壞時能夠及時恢復。系統監控與故障排查采用實時監控、日志分析等手段，及時發現和排除系統故障，保障系統穩定運行。能耗管理與散熱系統設計方案07優化建議方案根據分析結果，提出相應的優化建議，如調整設備布局、升級節能設備、優化業務流程等，降低超算中心的總體能耗。實時能耗監測通過高精度傳感器實時采集能耗數據，包括供電量、熱量、設備功耗等，確保數據的準確性和完整性。能耗數據分析對采集到的數據進行統計分析，識別高能耗設備、時段和業務流程，為優化能耗提供數據支持。能耗監測分析及優化建議散熱系統選型及布局規劃散熱系統選型根據超算中心的設備密度、發熱量等實際情況，選擇合適的散熱系統，如風冷、液冷等，確保散熱效果和系統穩定性。布局規劃設計散熱系統優化結合超算中心的建筑結構、設備分布等因素，合理規劃散熱系統的布局，包括風道、液冷管道等，確保散熱均勻、高效。針對在使用過程中可能出現的散熱問題，進行散熱系統的優化調整，如增加散熱器、調整風扇轉速等，提高散熱效率。選用高效節能的設備和技術，如低功耗服務器、節能型UPS等，從源頭上降低能耗和碳排放。綠色節能設備對超算中心產生的廢熱進行回收和利用，如用于供暖、溫水供應等，提高能源利用效率和環保效益。資源循環利用在超算中心的建設和運營過程中，積極采用環保材料和技術，降低對環境的影響，實現可持續發展。環保材料應用節能環保理念在超算中心的應用運維管理與故障排查機制建立08團隊組建包括運維管理人員、運維工程師、技術支持人員等，確保團隊具備豐富的AI芯片運維經驗和專業技能。職責劃分明確各成員職責，如監控AI芯片運行狀態、分析性能指標、處理故障報警、優化系統性能等，確保工作有序進行。運維團隊組建及職責劃分故障定位通過監控系統和報警信息，快速定位故障發生的原因和范圍，如硬件故障、軟件異常等。排查方法故障處理故障排查流程和方法論述采用逐步排除法、對比分析法和經驗判斷法等多種方法，結合歷史故障案例，對故障進行深入分析，快速找到故障根源。根據故障類型和嚴重程度，采取相應處理措施，如重啟設備、修復漏洞、優化參數等，確保故障得到及時解決。預防性維護策略制定定期對AI芯片進行巡檢和性能測試，及時發現并處理潛在問題，確保設備始終處于最佳狀態。日常維護根據業務需求和AI芯片特點，對系統進行優化配置，提高資源利用率和性能表現。系統優化制定應急預案并進行演練，提高團隊應對突發事件的能力，確保在緊急情況下能夠迅速響應并恢復業務。應急演練安全性考慮：防護、檢測、響應機制09部署先進的防火墻和入侵檢測系統，有效阻止非法訪問和惡意攻擊。防火墻和入侵檢測系統采用加密技術保障數據在傳輸過程中的安全，防止數據被竊取或篡改。加密通信定期對系統進行安全漏洞掃描，及時發現和修復潛在的安全風險。安全漏洞掃描網絡安全防護措施部署010203入侵檢測制定詳細的應急響應預案，明確應急處理流程、責任人和聯系方式，確保快速有效地應對安全事件。應急響應預案數據備份與恢復建立數據備份和恢復機制，確保在發生安全事件時能夠及時恢復數據和業務。部署入侵檢測系統，實時監控網絡流量和用戶行為，及時發現異常并報警。入侵檢測和應急響應計劃制定對數據進行分類存儲和保護，確保敏感數據的機密性和完整性。數據分類與保護制定并遵守隱私保護政策，明確數據收集、使用、存儲和共享的規范，保護用戶隱私。隱私保護政策定期進行合規性檢查，確保業務運營符合相關法律法規和行業標準的要求。合規性檢查數據保護和隱私政策遵循性能測試、評估與持續改進計劃10如CPU利用率、內存占用率、能耗等。系統效率指標系統崩潰率、故障恢復時間等。穩定性指標01020304包括AI訓練時間、推理速度、精度等。AI計算性能指標支持不同AI框架、算法及數據格式的兼容性。兼容性指標性能測試指標體系建立評估結果反饋及改進方向識別瓶頸通過測試數據，識別出系統性能瓶頸，如算力、內存帶寬等。優化策略根據瓶頸問題，提出針對性優化策略，如算法優化、硬件升級等。橫向對比與其他同類芯片進行性能對比，明確優劣勢及改進方向。用戶反饋收集用戶實際應用中的反饋意見，作為后續改進的重要參考。持續監控和迭代升級策略自動化監控建立自動化性能監控系統，實時采集性能指標并進行分析。定期測試定期進行全面性能測試，確保系統性能持續穩定。迭代升級根據監控和測試結果，不斷優化軟件算法和硬件設計，實現性能迭代升級。培訓與分享加強內部員工及合作伙伴的培訓與經驗分享，提升整體性能優化能力。合作伙伴關系構建和資源整合11上下游企業聯合研發與AI算法、應用、系統集成等上下游企業建立聯合研發機制，共同推動技術升級和產品迭代。產業鏈協同優化通過整合產業鏈各環節資源，實現協同優化，提升整體競爭力，推動產業升級。收益共享和風險共擔建立合理的收益共享和風險共擔機制，保障各方利益，促進長期合作。產業鏈上下游企業合作模式探討積極引進全球優秀人才和技術，推動昇騰AI芯片在全球范圍內的應用。整合全球資源建立公共服務平臺，為合作伙伴提供技術支持、測試驗證、人才培養等服務。搭建公共服務平臺與合作伙伴共同打造行業解決方案，分享成功案例，擴大昇騰AI芯片的應用場景。實踐案例分享資源整合策略及實踐案例分享010203共同推動產業發展舉措匯報協同創新和產業聯動與科研機構、高校、企業等開展協同創新，推動產學研用深度融合，形成產業聯動發展新格局。促進人才培養和交流加強人才培養和引進，組織技術交流和培訓活動，提升昇騰AI芯片的應用水平和影響力。推動標準化和規范化積極參與相關標準的制定和推廣，提高昇騰AI芯片在超算中心應用的標準化和規范化水平。政策法規遵循和知識產權保護12解讀國家政策法規了解和解讀國家關于AI芯片和超算中心的政策法規，確保企業合規經營。合規性檢查對昇騰AI芯片在超算中心的應用進行全面合規性檢查，確保符合國家政策法規要求。相關政策法規解讀及合規性檢查知識產權保護培訓加強員工知識產權保護意識，培訓專利、商標、著作權等知識產權的保護和管理。知識產權保護措施采取技術保護、法律保護和管理保護等多種措施，確保知識產權的安全和完整。知識產權保護意識培養和行動積極參與AI芯片和超算中心的產業協同，推動產業鏈上下游企業的合作與創新。推動產業協同發展積極投入研發，推動AI技術的創新和突破，為科技進步做出貢獻。促進科技進步企業社會責任擔當體現市場前景分析與商業機會挖掘13高效能計算需求增加隨著科技不斷發展，超算在科學研究、工業仿真、金融分析等領域的應用越來越廣泛，對計算性能的要求也越來越高。AI技術融合AI技術在超算中的應用不斷加深，對計算性能、算法和數據處理能力提出了更高要求。云計算與邊緣計算云計算和邊緣計算的快速發展為超算提供了新的計算模式和服務模式。超算市場需求變化趨勢預測華為昇騰AI芯片在性能、功耗、可擴展性等方面具有領先優勢，能夠滿足超算中心對計算性能的需求。技術優勢華為在AI領域擁有完整的生態體系，包括芯片、框架、算法和應用，為超