在華為中國合作伙伴大會的現(xiàn)場，華為昇騰計算基礎(chǔ)軟件業(yè)務(wù)總經(jīng)理李守平接受了一場深度訪談。當話題聚焦于CANN（Compute Architecture for Neural Networks）全量開源后，在超節(jié)點集群上運行萬億參數(shù)大模型時如何實現(xiàn)更高算力利用率與更低時延時，他給出了極具技術(shù)深度的解答。

李守平指出，CANN所面對的是一個包含計算、單元間連接等多個核心模塊的完整系統(tǒng)。要實現(xiàn)算力價值的最大化，關(guān)鍵在于如何將這些模塊進行有效整合，這本質(zhì)上是一場系統(tǒng)性創(chuàng)新。他特別提到，華為的超節(jié)點集群與業(yè)界傳統(tǒng)集群有著本質(zhì)區(qū)別。傳統(tǒng)集群往往只是簡單堆砌舊節(jié)點，而華為的超節(jié)點集群實現(xiàn)了統(tǒng)一內(nèi)存和統(tǒng)一編址。這一創(chuàng)新從協(xié)議層面減少了數(shù)據(jù)包和額外開銷，使得底層負載大幅減輕。

在硬件層面取得突破的同時，華為在軟件層面也進行了深度優(yōu)化。通過專家并行標準化設(shè)計，華為超節(jié)點集群能夠充分利用高帶寬優(yōu)勢。即便在面對萬億參數(shù)大模型需要切分資源的情況下，也能將帶寬優(yōu)勢發(fā)揮到極致，避免資源浪費。這種軟硬件協(xié)同優(yōu)化的方式，為提升算力利用率和降低時延提供了有力保障。

華為在生態(tài)戰(zhàn)略上的轉(zhuǎn)變同樣引人注目。過去，行業(yè)在國產(chǎn)替代方面更多處于被動防御階段，主要關(guān)注能否運行CUDA代碼，試圖在他人搭建的技術(shù)框架內(nèi)進行修補。而如今，隨著CANN的全量開源和超節(jié)點協(xié)議的主動開放，華為的戰(zhàn)略重心已經(jīng)從構(gòu)建自主能力轉(zhuǎn)向共建開放標準。這一轉(zhuǎn)變意味著華為不再滿足于產(chǎn)品“可用”，而是希望將底層技術(shù)的定義權(quán)交還給社區(qū)，與全球開發(fā)者共同構(gòu)建一個開放協(xié)作的生態(tài)系統(tǒng)。

李守平提到的“統(tǒng)一內(nèi)存編址”和“協(xié)議層減負”，體現(xiàn)了華為用軟件定義思維重塑硬件邊界的技術(shù)理念。這種思路與當年Linux對抗Unix的路徑頗為相似。當?shù)讓蛹夹g(shù)足夠透明，上層的應(yīng)用創(chuàng)新才能獲得更廣闊的發(fā)展空間。對于國內(nèi)眾多面臨算力成本高昂、定制需求難以滿足困境的AI初創(chuàng)公司而言，華為的這一技術(shù)理念或許提供了一個全新的發(fā)展方向：與其在他人構(gòu)建的技術(shù)體系中修修補補，不如基于自主技術(shù)打造屬于自己的創(chuàng)新土壤。

盡管華為在技術(shù)創(chuàng)新和生態(tài)戰(zhàn)略上取得了顯著進展，但挑戰(zhàn)依然存在。CUDA經(jīng)過二十年的發(fā)展，已經(jīng)積累了深厚的技術(shù)底蘊，這不是通過一次開源就能完全追趕上的。開發(fā)者習慣的遷移、工具鏈的完善程度，都需要時間的沉淀和持續(xù)的優(yōu)化。然而，華為選擇的技術(shù)發(fā)展方向無疑是正確的。當國產(chǎn)算力從單純的硬件銷售轉(zhuǎn)向能力輸出，從技術(shù)兼容者轉(zhuǎn)變?yōu)闃藴识x者，這場關(guān)于AI基礎(chǔ)設(shè)施的競爭才真正進入了更具挑戰(zhàn)性的階段。