一文读懂昆仑芯大模型端到端解决方案

Release time:2023-07-31
author:AMEYA360
source:网络
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  新一轮人工智能热潮下,国内大模型群雄逐鹿,目前已有超过80个大模型公开测试。而相关数据显示,ChatGPT自发布以来,全球访问量环比增幅持续下降,6月首次出现环比下滑9.7%。泡沫退去,如何在大模型时代保持市场竞争力?

  针对大模型场景,昆仑芯早已在产品定义上作出布局,相较第一代产品,昆仑芯2代AI芯片可大幅优化算力、互联和高性能,而在研的下一代产品则将提供更佳的性能体验。

  在近日落幕的XceedCon2023人工智能芯片生态大会上,昆仑芯大模型端到端解决方案正式发布,该解决方案随即入选2023世界人工智能大会卓越人工智能引领者奖(Super AI Leader,简称SAIL奖)TOP30榜单。

  昆仑芯副总裁王勇、昆仑芯互联网行业总经理王志鹏先后在XceedCon2023人工智能芯片生态大会、2023世界人工智能大会对昆仑芯大模型端到端解决方案进行发布与推介。本篇以下内容整理自现场实录。

  软硬协同、技术创新

  打造高性能产品矩阵

  集十余年AI加速领域研发积累,昆仑芯核心团队于2017年在Hot Chips上发布自研、面向通用人工智能计算的芯片核心架构——昆仑芯XPU。目前,已有两代昆仑芯AI芯片基于该架构实现量产和规模部署。

  昆仑芯XPU专为密集型计算而设计,相比GPU可提供更多AI加速单元,同时支持C/C++、类CUDA语法编程,兼具高性能和可编程性,适配几乎所有主流AI场景,满足不同行业的大模型训推需求。

  大模型的演进必将伴随参数量的增加,更加依赖于分布式训练与推理能力。昆仑芯2代系列产品搭载新一代核心架构XPU-R,性能相较一代提升2-3倍,在分布式场景中优势明显。

  01.

  大显存

  昆仑芯2代产品拥有32GB显存容量,在同价位产品中内存优势突出。

  02.

  高互联

  昆仑芯通过领先技术,可实现单机八卡高速互联,带宽达到200GB/s;支持Direct RDMA,可实现跨机间低延时、高速通讯。

  昆仑芯推出针对不同参数级别的大模型产品矩阵,兼具显存和算力成本优势。

  昆仑芯AI加速卡R200-8F面向百亿以内参数量级,相比同类型产品性能提升20%;

  昆仑芯AI加速器组R480-X8面向百亿至千亿参数量级,性能达到同类型产品的1.3倍以上;

  昆仑芯AI加速器组R480-X8集群针对千亿以上参数量级,可实现多机多卡分布式推理。

  昆仑芯大模型解决方案软件栈

  软件生态层面,昆仑芯提供了针对大模型场景的专用加速库、丰富的云原生插件,支持文心一言、LLaMA、Bloom、ChatGLM、GPT等行业主流大模型。

  昆仑芯XFT(XPU Fast Transformer)推理加速库,较原生框架小算子版本性能提升5倍以上。目前,XFT加速库已与百度飞桨、PyTorch等主流深度学习框架完成适配;

  昆仑芯云原生插件可帮助用户快速完成和大模型平台的适配;同时提供昆仑芯SDK,帮助用户快速完成适配和实时自定义开发。

一文读懂昆仑芯大模型端到端解决方案

  昆仑芯xHuggingface开源推理套件

  此外,昆仑芯全面拥抱开源社区,积极携手生态伙伴构建软硬一体的AI芯片生态。

  昆仑芯打造了xHuggingface开源推理套件,仅修改1-2行代码,即可快速搭建基于XPU的智能客服APP。同时,昆仑芯与飞桨PaddlePaddle的AI Studio社区紧密合作,基于xHuggingface开源推理套件向广大开发者提供更快、更强、更省的算力产品;

  昆仑芯与飞桨深入协同适配行业主流大模型,可支持超大规模分布式训练与推理。针对稠密大模型,昆仑芯支持飞桨的Sharding并行、数据并行、模型并行、流水线并行四种并行方式;针对稀疏大模型,昆仑芯与飞桨共同打造大规模参数服务器架构,实现了万亿参数的大模型训练。

  深入场景、真实历练

  打磨端到端解决方案

  昆仑芯深入了解不同应用场景下客户的真实需求,凭借软硬协同技术与高性能产品矩阵,为千行百业提供开箱即用的产品和全栈式AI服务。

  大语言模型场景

  目前,昆仑芯已与业界主流开源大模型完成适配,向客户开放开源软件库,供客户进行二次修改、微调,满足不同推理场景下的个性化定制需求。

  GPT百亿参数大模型场景:昆仑芯产品的QPS相比主流165W产品提高30%以上,同时首字时延更低。

  文心一格:目前已大规模应用昆仑芯产品,成本降低的同时,可实现2秒快速出图。

一文读懂昆仑芯大模型端到端解决方案

  针对大语言模型训练场景,昆仑芯也可提供一整套精调的训练策略。目前,昆仑芯已适配pretrain、post-pretrain、SFT、LoRA等模型,可根据客户的数据量与计算资源情况,灵活推荐不同的训练模式。

  能源行业:昆仑芯解决方案通过SFT训练模式,客户仅使用少量数据即可2天打造专属行业大模型。

  智源研究院:昆仑芯和智源研究院在大模型方面已有深入合作。昆仑芯已完成和Aquila大语言模型推理任务的适配、精度调试和性能优化,并实现大规模分布式推理上线,训练任务适配优化中;同时也适配了智源eva视觉大模型,初步验证了大规模分布式预训练能力。

  稀疏大模型推荐场景

  稀疏大模型存在训练门槛高、算力消耗大等技术挑战。对于算法和模型持续高频迭代的推荐场景,昆仑芯始终将“安全可信”、“从GPU零成本无缝迁移”作为目标,实现训练与推理系统的紧密耦合,为客户降本增效。目前,昆仑芯已与互联网头部客户完成了训练场景的端到端联合开发,并在TB级以上稀疏大模型上完成了“替换主流GPU的全量上线”。

  大模型的持续迭代加速了我国AI技术及AI产业的演进,利好政策的相继出台同时开启了我国大模型商用浪潮。面向未来,昆仑芯将始终坚持软硬协同创新,夯实AI领域综合优势,加速大模型产业落地,勇立大模型时代潮头。


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昆仑芯Day 0极速适配商汤日日新SenseNova U1模型
  4月28日,商汤正式发布并开源原生理解生成统一模型——商汤日日新SenseNova U1系列。在模型发布当日,昆仑芯即完成对SenseNova U1的极速适配,成为率先完成该模型适配的国产算力厂商之一。  SenseNova U1系列模型能够将语言与视觉信息作为统一的复合体直接建模,实现语言和视觉信息的高效协同,让理解与生成能力同步增强,在保留语义丰富度的同时,维持像素级的视觉保真度。在逻辑推理与空间智能等方向上,它能够深度理解物理世界的复杂布局与精细关系;在未来,它还能为机器人提供具身大脑,实现在单一模型闭环内完成从复杂环境感知、逻辑推演到精准任务执行的全过程,为推动技术与产业发展提供重要基础与关键引擎。  SenseNova U1是基于统一表征空间构建的,更像是一个从一开始就同时掌握多项技能的人。它不是先看懂图像、再翻译成文字、再交给另一个系统理解,而是在同一套“思考方式”里直接处理图像、文字等不同信息。图像和语言不再是两套系统之间的接力,而是在同一个大脑中自然融合。能力表现上,在涵盖图像理解、图像生成与编辑、空间智能和视觉推理的多项基准测试中,SenseNova U1 Lite均达到同量级开源模型SOTA水平,为统一多模态理解与生成树立了新的标杆。仅凭8B-MoT的较小规格,就能达到乃至超越部分大型商业闭源模型。  在实际适配过程中,昆仑芯依托自研架构,持续完善算子覆盖与生态兼容能力,实现模型性能与算力效率的高效匹配。通过底层算子优化与软硬件协同加速,SenseNova U1已在昆仑芯平台上实现高吞吐、低延迟的稳定运行,在复杂任务与长序列场景中依然保持优异表现。针对图文交错生成、高密度信息图生成等应用,昆仑芯对其进行专项调优,实现了高效、高精度的推理性能,让开发者和企业无需复杂的底层适配与性能调优,即可完整调用模型能力。  高效适配的背后,是昆仑芯自研软件栈的出色兼容性与适配能力。为全面释放产品性能,昆仑芯已构建面向开发者的软件栈,并提供从底层驱动到专用库的完备能力,全面覆盖模型开发与部署关键环节。该软件栈高度兼容主流AI开发生态,在保障计算性能充分释放的同时,有效降低开发门槛与模型迁移成本,使客户能够以更低的适应成本与更短的部署周期完成AI模型开发与部署落地,加速从研发到应用的转化。  近期,国产大模型生态迎来密集升级,技术突破与产业落地节奏持续提速。昆仑芯当前已完成对多款主流大模型的首发适配,稳步实现 “发布即支持”的快速落地能力,推动模型技术迭代与算力底座同频演进,充分展现其在软硬协同、生态兼容与工程化落地方面的综合实力。这一核心能力,不仅有效降低模型部署与应用门槛,更助力AI应用规模化拓展,持续领跑国产算力生态适配进度。  国产算力的高效适配能力,正成为大模型规模化落地的关键支撑。面向未来,昆仑芯将通过持续的性能优化与架构迭代,不断刷新国产大模型在国产硬件上的运行表现。依托持续的技术创新与软硬协同优势,昆仑芯将持续夯实国产AI算力底座,助力产业智能化升级与数字化转型加速推进,共绘国产AI发展新蓝图。
2026-04-29 09:42 reading:299
Day 0适配Xiaomi MiMo-V2.5-Pro,昆仑芯持续加速国产大模型落地
  今日,小米正式发布并开源MiMo-V2.5-Pro模型。昆仑芯在发布当日即完成对MiMo-V2.5-Pro的极速适配,成为首批实现适配的国产算力厂商之一,再次验证其在主流大模型生态中的敏捷响应能力与广泛兼容能力。  据悉,MiMo-V2.5-Pro是小米迄今最强大的模型,可支撑MiMo-V2.5-Pro的1T超大参数量、以及1M 超长上下文的高吞吐推理。在通用智能体能力、复杂软件工程以及长程任务等维度上,它已能与全球顶尖Agent模型(Claude Opus4.6、GPT-5.4等)正面较量,相较上一代MiMo-V2-Pro实现了全方位跃升。此外,该模型在Agent场景下的指令遵循能力也明显提升——既能精准捕捉上下文中的隐性要求,又能在超长周期内保持逻辑一致。适用于大型项目编程、数据分析等企业级应用场景,也适用于接入OpenClaw、Hermes Agent、Claude Code等Agent框架。  在实际适配过程中,昆仑芯依托自研架构,持续提升算子覆盖与生态兼容能力,实现模型性能与算力效率的高效匹配。通过底层算子优化与软硬件协同加速,MiMo-V2.5-Pro已在昆仑芯平台上实现高吞吐、低延迟的稳定运行,并在复杂任务与长序列场景中保持优异表现,使开发者与企业用户能够实现“零成本迁移、即部署即用”。  此次高效适配的背后,是昆仑芯在软硬件协同方面的长期深耕。为充分释放产品性能,昆仑芯构建了面向开发者的全栈软件体系,完整覆盖从底层驱动到开发工具SDK及专业库,兼顾高效易用与工程化落地。昆仑芯软件栈高度兼容主流AI开发生态,在显著降低开发门槛的同时,最大化释放计算性能,帮助客户以更低适配成本和更短部署周期完成模型开发与落地,加速模型从研发到应用的转化。本次Day 0适配,标志着昆仑芯与Xiaomi MiMo在“国产算力+国产大模型”协同发展路径上进一步深化,也为全球AI生态的开放与繁荣注入新的动能。近期,国产大模型生态持续演进,技术突破与产业落地节奏显著加快。在此背景下,昆仑芯已构建起体系化、高效率的模型适配能力,能够快速响应主流模型的迭代升级。目前已全面覆盖MiniMax、智谱、通义千问等头部厂商的最新旗舰模型,能力横跨语言、多模态、OCR与文生图等关键方向。当前,昆仑芯正持续深化模型适配与性能优化能力,全面支持多样化模型架构与算法创新,不断提升开发与部署效率。面向未来,将持续深耕全栈技术研发,强化软硬协同与生态共建,不断夯实国产AI算力底座,为国产AI的高质量发展提供源源不断的算力动能。
2026-04-29 09:27 reading:283
昆仑芯全面支撑中国移动九天35B大模型,国产AI方案加速落地
  近日获悉,中国移动即将正式发布一款自主研发的九天35B通用大模型。作为央企自研大模型的标杆之作,九天35B凭借强大的语言理解、复杂推理与行业场景适配能力,为通信、政务、金融等行业数智化转型提供了坚实的AI底座。  作为中国移动“AI能力联合舰队” 核心算力伙伴,昆仑芯在当前已完成对九天35B模型的全流程适配与推理验证。依托昆仑芯P800硬件加速能力及成熟的软件栈,模型得以在国产算力平台上实现高性能、低显存占用的稳定运行,为中移九天大模型的规模化部署提供了坚实支撑。中移九天大模型作为中国移动“九天”体系的核心基座产品,具备高安全、高可控、全自主的央企级能力,已通过生成式AI服务双备案及A级安全认证,并在多类数智化场景中实现广泛适配。此次完成九天35B模型的快速适配,不仅体现了昆仑芯在软件生态成熟度与工程化响应效率上的持续提升,也进一步构建起“国产算力 + 国产大模型”的全栈国产化解决方案。在关键技术层面,昆仑芯围绕注意力机制优化与长序列推理进行了深度适配,有效提升模型执行效率与稳定性,充分满足通信、政务、金融等行业对低时延、高可靠AI部署的实际需求。在软件生态方面,昆仑芯现已构建了覆盖底层驱动、SDK至专业库的全栈软件体系,高度兼容主流AI开发生态,有效降低开发门槛与模型迁移成本。目前,昆仑芯已实现国内外多款主流大模型的发布当日即适配,并持续完善模型部署能力,助力开发者以更低的适应成本、更短的部署周期完成AI应用开发。在基础设施层面,作为中国移动的重要生态伙伴,昆仑芯已深度参与中国移动云智算中心及万卡级集群建设,持续推动算力基础设施向规模化、体系化演进。未来,昆仑芯将持续深耕技术研发,强化软硬协同与生态共建。凭借开放兼容的软件生态与强劲高效的硬件底座,昆仑芯将与中国移动在模型训练、推理优化及行业场景适配等方向深化合作,推动国产算力与央企大模型深度融合,加速AI能力在真实产业场景中的规模化落地,赋能千行百业智能化升级。
2026-04-27 09:57 reading:361
Day 0支持|昆仑芯完成MiniMax M2.7模型极速适配
  MiniMax正式开源MiniMax M2.7模型。昆仑芯同步完成对该模型的Day 0适配与深度优化,成为首批实现适配的国产算力厂商之一,再次验证其在主流大模型生态中的敏捷响应能力与广泛兼容能力。  发布即适配,软硬协同支撑高效落地  MiniMax M2.7是M2系列的最新一代模型,也是首个深度参与自身迭代的版本。该模型具备自主构建复杂Agent Harness与Skills的能力,可动态更新Memory,并通过强化学习持续优化,实现“模型驱动模型进化”的闭环。在能力表现上,M2.7已覆盖从代码生成、日志排障到端到端项目交付的完整软件工程链路:SWE-Pro基准达到56.22%,整体表现追平GPT-5.3-Codex;在专业办公场景中,GDPval-AA评分位居行业前列,并在40个复杂Skills(>2000 Token)任务中保持97%的指令遵循率,展现出优异的稳定性与执行能力。  在实际适配过程中,昆仑芯依托自研架构,持续提升算子覆盖与生态兼容能力,实现模型性能与算力效率的高效匹配。通过底层算子优化与软硬件协同加速,MiniMax M2.7已在昆仑芯平台上实现高吞吐、低延迟的稳定运行,并在复杂任务与长序列场景下保持优异表现。  为充分释放产品性能,昆仑芯构建了面向开发者的全栈软件体系,完整覆盖从底层驱动到开发工具SDK及专业库的完整能力,兼顾高效易用与工程化落地。该软件栈高度兼容主流AI开发生态,在显著降低开发门槛的同时,最大化释放计算性能,帮助客户以更低适配成本和更短部署周期完成模型开发与落地,加速模型从研发到应用的转化。  常态化Day 0响应,夯实国产AI算力底座  近期,国产大模型生态迎来密集升级,技术突破与产业落地节奏持续加快。昆仑芯已完成对多款主流大模型的首发适配,稳步实现“发布即支持”的快速落地能力,推动模型技术迭代与算力底座实现同频演进,充分体现其在软硬协同、生态兼容与工程化落地方面的综合实力。同时,该能力有效降低了模型部署与应用门槛,进一步加快AI应用的规模化拓展。  当前,昆仑芯正持续深化模型适配与性能优化能力,全面支持多样化架构与算法创新,不断提升开发与部署效率。面向未来,昆仑芯将进一步强化对主流前沿模型的高效适配能力,依托持续的技术创新与软硬协同优势,不断夯实国产AI算力底座,助力产业智能化升级与数字化转型加速推进。
2026-04-13 09:30 reading:442
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