近期，一份深度聚焦于AI大模型跨域訓(xùn)練技術(shù)體系的白皮書(shū)引起了業(yè)界的廣泛關(guān)注。這份名為《2025 AI大模型跨域訓(xùn)練池化調(diào)度技術(shù)體系白皮書(shū)》的報(bào)告，由紫金山實(shí)驗(yàn)室等機(jī)構(gòu)聯(lián)合編寫(xiě)，詳細(xì)探討了我國(guó)高端智能算力面臨的“少、雜、散”問(wèn)題，并提出了一套針對(duì)性的技術(shù)解決方案。

報(bào)告指出，在當(dāng)前AI大模型的發(fā)展浪潮中，通用大模型的預(yù)訓(xùn)練需要萬(wàn)卡級(jí)的算力支持，而企業(yè)大模型的后訓(xùn)練則通常只需幾十卡規(guī)模，更適合采用“算力網(wǎng)調(diào)度”的模式。為此，白皮書(shū)明確區(qū)分了“專用算力拉遠(yuǎn)”與“全局池化調(diào)度”兩條技術(shù)路線。前者主要適配通用大模型的需求，后者則專注于解決企業(yè)大模型的跨域訓(xùn)練痛點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了“異屬、異構(gòu)、異地”資源的有效調(diào)度。

在技術(shù)架構(gòu)方面，白皮書(shū)提出了一個(gè)包含業(yè)務(wù)層、管控層和資源層的三層核心架構(gòu)。業(yè)務(wù)層負(fù)責(zé)接收訓(xùn)練任務(wù)并將其轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)描述；管控層則通過(guò)協(xié)同調(diào)度實(shí)現(xiàn)跨域資源的高效管理；資源層則負(fù)責(zé)整合各類異構(gòu)計(jì)算資源。依托“廣域確定性網(wǎng)絡(luò)+智算資源并網(wǎng)+算網(wǎng)協(xié)同調(diào)度”的三位一體架構(gòu)，該體系實(shí)現(xiàn)了“異屬合訓(xùn)、異構(gòu)混訓(xùn)、異地同訓(xùn)”的目標(biāo)。

在關(guān)鍵技術(shù)層面，白皮書(shū)揭示了多項(xiàng)創(chuàng)新點(diǎn)。異構(gòu)混訓(xùn)技術(shù)通過(guò)模型分層拆解和自適應(yīng)配置，成功適配了不同型號(hào)的GPU。異地同訓(xùn)技術(shù)則借助計(jì)算通信重疊、算網(wǎng)協(xié)同調(diào)度和RDMA加速網(wǎng)關(guān)等技術(shù)手段，顯著優(yōu)化了跨域訓(xùn)練的效率。而異屬合訓(xùn)技術(shù)則通過(guò)多隊(duì)列協(xié)作、聯(lián)合搶占和RDMA網(wǎng)絡(luò)虛擬化等策略，打破了資源壁壘，實(shí)現(xiàn)了資源的靈活調(diào)度。

試驗(yàn)驗(yàn)證結(jié)果顯示，在2000公里的廣域網(wǎng)環(huán)境下，該體系的跨域訓(xùn)練效率達(dá)到了88.75%。在啟用計(jì)算通信重疊技術(shù)后，效率更是提升至94.26%。同時(shí)，異構(gòu)芯片混合訓(xùn)練的效率也高達(dá)95.47%。廣域確定性網(wǎng)絡(luò)還展現(xiàn)出了強(qiáng)大的抗干擾能力，有效抵御了干擾流的影響。

報(bào)告還展示了該體系在實(shí)際應(yīng)用中的一些關(guān)鍵數(shù)據(jù)和圖表，進(jìn)一步證明了其有效性和可行性。例如，某企業(yè)在采用該體系進(jìn)行跨域訓(xùn)練后，不僅顯著提高了訓(xùn)練效率，還大大降低了算力成本。

隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展，算力需求將持續(xù)增長(zhǎng)。該白皮書(shū)提出的AI大模型跨域訓(xùn)練池化調(diào)度技術(shù)體系，為我國(guó)高端智能算力的整合和優(yōu)化提供了重要的參考和借鑒。未來(lái)，業(yè)界將繼續(xù)探索和創(chuàng)新，推動(dòng)算力資源的更高效利用和AI技術(shù)的更快發(fā)展。