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针对我国高端智算资源少、杂、散的现实困境，这份白皮书提出了一套全新的AI大模型跨域训练池化调度技术体系。它跳出了业界通用的专用算力拉远思路，专为企业大模型打造，核心是构建“广域确定性网络+智算资源并网+算网协同调度”的三位一体架构，通过突破异构混训、异地同训、异属合训三大关键技术，成功将庆阳、武汉、杭州等地分属不同机构、不同硬件、不同地域的算力集群拧成一股绳，实现高效协同训练，目标直指“全国一台超级计算机”的算力泛在化新格局。
1.新体系与传统路线的核心差异在哪？
传统路线走的是“算力房地产”模式，主要服务通用大模型，把同构或异构算力拉远部署，靠手动配置点对点互联，灵活性差。新体系则是“算力网调度”模式，精准面向企业大模型，聚焦“异属、异构、异地”三类碎片化资源，用端到端自动化的算网存协同调度，把分散资源统一抽象，企业用起来就像本地算力一样无感，彻底盘活存量、杂散资源。
2.跨千里训练，网络延迟瓶颈怎么破？
核心靠计算通信重叠的流水线并行技术。它把训练任务拆成流水线，让GPU计算和数据传输同步进行，不浪费一分一秒，还只传相邻阶段的必要结果，把跨域通信量压到原来的N分之一。实测效果很亮眼，跨2000公里的训练效率从88.75%直接拉到94.26%，调大批次后更是逼近98%，广域网的带宽和时延影响被大幅削弱。
3.不同芯片混着用，训练效果到底如何？
试验用24卡H20加4卡BI150的异构组合训Mixtral 8x7B模型，混合效率高达95.47%。比纯24卡H20单训更快，每迭代时间从60.7秒缩到54.5秒，每秒处理的tokens也更多。这证明技术能完美屏蔽芯片架构差异，让不同算力高效协同，不仅提升训练速度，更能帮企业充分利用存量异构算力，大幅压低大模型训练的硬件门槛与成本。
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