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【赛迪网讯】在AI算力竞争日趋白热化的当下,国产算力生态的崛起成为突破技术壁垒、实现自主可控的关键。近日,华为全面复盘了昇腾生态过去半年多的进展与迭代,披露了从硬件升级到软件优化、从开源开放到开发者赋能的全链条布局。这次采访不仅展现了昇腾生态的成长轨迹,更折射出国产AI生态在自主创新与开放兼容之间的平衡与探索,为中国AI产业高质量发展提供了重要参考。

拒绝 “仿 CUDA” 捷径
昇腾生态的核心突破,始于一场对“自主可控”的坚定选择。张良直言,当前国内AI生态存在两条路径:一条是简单复刻CUDA,走“仿CUDA”的捷径;另一条则是坚持自主研发,构建属于中国的技术体系。昇腾选择了后者,“如果我们做一个和CUDA一模一样的产品,可能现在更轻松,但一旦出现危机,我们将一无所有”。这种清醒的认知,贯穿了昇腾生态发展的全过程。
硬件层面的迭代的是生态突围的基础。昇腾团队痛下决心优化芯片架构,针对此前算力配比不合理、编程灵活性不足等问题,全面升级910系列,并推出全新的950芯片,提前落地FP8、FP4精度支持,应对Agent爆发带来的算力荒。
硬件升级只是第一步,软件生态的完善才是生态繁荣的关键。国产算力的差距,往往不在于硬件本身,而在于软件适配与开发体验。昇腾对CANN架构的解耦升级,正是抓住了这一核心痛点。昇腾团队仅用4个月就完成了原本计划一年半的CANN架构解耦工作,将原本“麻花团”式的封闭体系拆解重构,实现分包独立升级,同时兼容主流API,让外部软件得以顺畅对接。这种“自我革命”式的优化,为开发者提供了更灵活的开发环境,也为生态开放奠定了基础。
自主创新+开放兼容
开发体验的升级,聚焦于“贴近开发者需求”。昇腾推出全新的PyPTO编程方式,与业界主流的Python-based Triton编程保持一致,同时保留C语言优化能力,兼顾开发效率与性能需求。“现在AI开发大多基于Python,若不融入这一体系,国产算力就会陷入‘羊肠小道’。”数据显示,目前昇腾生态已有1.3万算子开发者,社区月活开发者达2000人,这一数字甚至超过了PyTorch社区的月活开发者数量,足以证明开发体验优化的成效。
开源开放是昇腾生态快速成长的核心引擎。不同于部分国产生态“闭门造车”的模式,昇腾坚持“自主创新+开放兼容”的双轮驱动,已完成与90多个主流开源社区的对接,成为国内首个Triton原生认证后端。这一成果的背后,是无数次的技术沟通与攻坚——Triton作为OpenAI主导的开源项目,曾对昇腾硬件持谨慎态度,昇腾团队通过现场技术交流、主动贡献代码等方式,最终推动昇腾插件融入其核心代码库,实现版本同步支持。
开放代码+二次创新
开源不是“放代码”,而是构建协同创新的生态闭环。昇腾的开源逻辑很清晰:既要开放代码,让开发者看得见、用得上,也要允许开发者基于开源进行二次创新,甚至打造自己的CANN版本。张良表示,开源的目的就是汇聚千万开发者的智慧,目前已有30多家企业、高校在昇腾开源社区开展项目,中石油、南方电网等企业更是基于昇腾开源平台,开发出适配自身行业的解决方案,让生态价值在具体场景中落地。
开发者赋能体系的完善,为生态繁荣注入了持久动力。昇腾不仅提供免费算力支持,将开发者试用的算力从最初的9张卡提升至1000多张,未来还将扩容至4000张,其中超过一半是最新的950芯片;更设立2000万专项激励基金,面向个人开发者开放,覆盖算子开发、框架适配、模型迁移等多个领域。算力和激励是吸引开发者的基础,而全流程的服务支持才是留住开发者的关键。昇腾推出的全模型工程Agent工具,可实现模型检索、适配、部署全流程自动化,将原本需要专家现场支持的工作,压缩至更短时间,大幅降低了开发门槛。
硬件+软件+开源+开发者
当然,昇腾生态的发展仍面临挑战。张良坦言,目前昇腾在开源社区特性支持率、模型适配完整性等方面尚未达到100%,95%以上的支持率目标仍需持续努力;同时,底层软件开发者数量天然少于上层应用开发者,要实现“业界最活跃开源软件”的目标,仍需长期投入。
但不可否认的是,昇腾生态已步入快速发展期:CANN开源仅4个多月,已成为AtomGit社区的活跃项目;硬件产品获得市场认可,生态伙伴持续扩容;开发者数量稳步增长,创新成果不断涌现。
从2018年CANN发布至今,昇腾生态历经7年沉淀,从最初的“全栈全场景”探索,到聚焦框架层发力,再到如今构建“硬件+软件+开源+开发者”的完整生态,每一步都体现着长期主义的坚守。
在全球AI算力竞争的浪潮中,昇腾生态的探索具有重要的行业意义。它证明了国产算力生态无需依附他人,通过自主创新与开放兼容,同样能够实现突破;它也为国内其他AI企业提供了借鉴——生态建设没有捷径,唯有扎根技术、贴近开发者、坚守自主,才能在激烈的竞争中站稳脚跟。
未来,随着4000卡免费算力的落地、2000万激励基金的投放,以及更多开源项目的孵化,昇腾生态有望实现从“量的积累”到“质的飞跃”,为中国AI产业自主可控发展注入更加强劲的动力,在全球算力格局中占据重要一席之地。(文/徐培炎)
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