国产算力
国产AI算力快速发展，提供了自主可控的选择，在特定场景下具有独特优势。
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01国产算力概述
国产算力在政策支持和市场需求推动下快速发展。
发展概况
发展背景
- 国家战略支持，自主可控需求
- 供应链安全考虑
- 技术积累和突破
- 市场应用驱动
优势
供应链稳定、政策支持、本地化服务、特定场景优化
挑战
生态成熟度、软件适配、性能差距、人才储备
02国产芯片
多家厂商推出各具特色的AI加速芯片。
华为昇腾
产品系列
| 芯片 | 算力 | 定位 |
|---|---|---|
| 昇腾910 | 训练 | 大模型训练 |
| 昇腾310 | 推理 | 边缘和推理 |
| 昇腾610 | 推理 | 中高端推理 |
昇腾系列配合CANN软件栈和MindSpore框架，形成完整的AI解决方案。
寒武纪
思元系列
思元290、思元370、思元590等，覆盖训练和推理
软件栈
MagicMind推理引擎，CNTool开发工具
海光DCU
特点
- GPGPU架构，兼容ROCm生态
- 深算一号、二号等产品
- 双精度计算能力强
- 适合科学计算和AI训练
其他厂商
- 摩尔线程：MTT系列GPU，图形和计算兼顾
- 壁仞科技：BR系列通用GPU
- 沐曦：曦云系列GPU
- 天数智芯：Iluvatar系列产品
03实践应用
模型迁移和应用实践经验。
迁移实践
迁移步骤
- 评估模型和硬件适配性
- 准备开发环境和工具链
- 模型转换和适配
- 性能测试和精度验证
- 优化和部署
常见挑战
算子支持差异、性能调优、工具链熟悉
成功要素
充分测试、分阶段迁移、技术积累、厂商支持