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近日,2025全国服务器产业供需对接活动在厦门隆重召开。中国工程院院士、清华大学教授郑纬民在题为“支持人工智能大模型推理的服务器系统”演讲中指出,大模型正朝着更大参数规模、更长上下文窗口演进,这对服务器系统的存储、带宽与协同调度提出了极限考验,也推动其技术架构迎来从“GPU中心化”到“全系统异构协同”的关键转折。
院士金句
核心矛盾:不是“算力不够”,而是“存算错配”
郑纬民明确提出:“大模型推理的核心矛盾,从来不是‘算力不够’,而是‘存算错配’——GPU的极致算力,要靠全系统异构协同才能喂饱。”他认为,大模型的智能演进始终依赖“更多数据+更大模型+更长上下文”,而底层推理系统必须同步进化。当前行业往往聚焦于提升GPU算力,却忽略系统协同,导致即使配备顶尖GPU,其算力也难以充分释放,存算失衡成为关键瓶颈。
院士金句
发展方向:从“GPU独霸”走向“异构协同”
郑纬民强调,“大模型推理的终极形态,不是‘GPU独霸’,而是CPU与GPU各司其职、内存与显存协同发力的异构生态。”传统“GPU中心化”架构过度依赖单一硬件,忽视系统协同,造成资源利用率低、推理效率难以突破。而全系统异构协同通过明确CPU与GPU分工、优化内存与显存调度,实现各组件优势互补,从而从根本上化解存算错配问题。
院士金句
破局关键:以KVCache优化支撑长文本处理
面对长文本、长输出场景的挑战,郑纬民指出:“长文本、长输出不是‘负担’,是大模型走向更高智能的必经之路,而解决KVCache的存储与传输挑战,就是破局关键。”随着大模型在专业领域的深化应用,长上下文处理能力成为刚需,也是实现高阶智能的基础。KVCache作为核心技术,其存储效率与传输速度直接决定长文本处理性能,攻克这一难点将成为推动推理系统飞跃的关键。
郑纬民的报告深刻剖析了大模型推理服务器系统的核心矛盾与发展趋势,为行业技术革新指明了方向。随着全系统异构协同理念的普及与相关技术的持续突破,国内服务器产业有望在大模型推理领域实现跨越式发展,为人工智能产业的高质量发展提供坚实支撑。
面对大模型推理的核心挑战,百信正积极践行郑纬民院士提出的“全系统异构协同”理念,将之转化为产业实践。以技术自主为核心,百信致力于构建涵盖硬件、软件、算力及应用的完整国产化生态,努力成为国产AI算力新范式的开拓者。百信期待携手产业界同仁,为我国人工智能基础设施的自主化与高效化贡献坚实力量,推动大模型技术在各行业创造更大价值。
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