全面解析AI算力创新高峰 助力科技强国打造全新未来 7种国产AI芯片融合
一、DeepSeek的技术秘籍：如何做到对算力的极致利用？
DeepSeek大模型通过一系列创新打破了AI算力的游戏规则，降低了训练顶尖模型所需的硬件门槛。
其成功背后，是通过对算法、架构、工程的软硬件协同优化创新，以有限算力实现了性能比肩顶尖国外模型的国产模型。
无问芯穹通过对底层硬件的硬核优化以及打通从算法到硬件的协同优化，使得DeepSeek-R1成为第一个成功使用强化学习实现推理能力增强并完全开源的类OPenAIo1/o3方案。
二、DeepSeek的软硬件优化策略，对国产算力产业有哪些启示？
DeepSeek的成功不仅仅在于其模型的优秀表现，更在于其背后的软硬件优化策略。
这对于国产算力产业有着重要的启示。
软硬件联合优化是连接硬件和算法的桥梁，随着硬件的变化，软件也需要不断优化，以更好地支持AI算法的运行。
打破现在的闭环生态瓶颈，形成自主可控的全国产AI生态闭环是未来的发展方向。
这需要我们依托国产模型、国产芯片、国产系统，通过面向国外芯片开展极致的软硬件协同优化，以有限算力实现国产模型能力追赶国外模型。
同时，我们需要构建国产芯片同构AI系统，软硬协同垂直打通实现国产模型Scaling Law的持续发展。
三、国产AI芯片的大练兵：系统自信调动算力自信
DeepSeek的刺激使得应用需求暴涨，激发了大量推理算力需求。
这对于国内智算产业来说，不仅是激励，更是绝佳的商业化试炼场。
主流云厂商均已宣布提供R1模型服务，但全网仍难以找到服务不繁忙的满血版。
这表明国产算力还有很大的利用空间。
无问芯穹通过异构云策略，将分散在不同地方的异构算力整合起来，实现不同模型和不同硬件之间的统一部署和联合优化，提供给需要算力的客户。
这种将异构算力资源统一转化成标准的算力服务、规模化复制的做法，有助于扩大国内大模型产业可用算力的范围，提升算力利用效率。
四、国产AI产业的未来：产业链自主可控是长远之策
最后，产业链自主可控是长远之策。
我们需要通过完善国内算力基建，吸纳AI基础设施领域的头部研发人才，了解在大模型各种场景下的异构计算卡性能，与多家硬件公司建立充分信任关系。
同时，我们需要跟进业界领先的模型架构，如果有更专用的、针对模型结构的计算芯片出现，我们可以更好地利用这些专用计算芯片，软硬协同优化，减少模型计算时间和硬件资源需求，降低大模型的开发应用成本。
只有实力强、产业链自主可控的企业才能在未来的竞争中立足。
DeepSeek的成功不仅仅是一个技术突破，更是对国产算力产业的一次激励。
它让我们看到了国产算力的发展潜力和机遇。
我们需要通过完善国内算力基建、构建自主可控的全国产AI生态闭环、跟进业界领先的模型架构等方式来抓住这一机遇推动国产AI产业的快速发展。
相关标签： 软硬件、 算力、 ai芯片、 cuda、 算法、 中国特色、 英伟达、
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