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      華為云:以AI4S為科學(xué)研究裝上“智慧心臟”

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      1609年,開(kāi)普勒依靠導(dǎo)師第谷在汶島天文臺(tái)積累了20年的天文觀測(cè)數(shù)據(jù),最終歸納出行星運(yùn)動(dòng)三大定律,為牛頓經(jīng)典力學(xué)奠定了基石。

      這段科學(xué)史上的佳話,如果發(fā)生在今天,或許將有全然不同的景象。因?yàn)槿斯ぶ悄苣P湍茉诤A繑?shù)據(jù)中瞬間捕捉規(guī)律,將科學(xué)家從繁重的計(jì)算與歸納中解放出來(lái)。科學(xué)發(fā)現(xiàn)也從經(jīng)驗(yàn)歸納、理論推演、計(jì)算機(jī)模擬到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的范式變遷后,邁向了以人工智能為核心的“第五范式”,這就是AI for Science。

      科技部 2025 年發(fā)布的《AI for Science 創(chuàng)新圖譜》顯示,2019-2023 年全球 AI4S 論文年均增長(zhǎng) 27.2%,AI不再是科研的輔助工具,逐漸成為核心能力支撐,全方位地變革著科學(xué)研究的方法論與生態(tài)系統(tǒng),一個(gè)由人工智能賦能的新科學(xué)時(shí)代,已悄然降臨。

      01

      AI4S高歌猛進(jìn),背后的四大挑戰(zhàn)

      AI4S能被稱之為“第五范式”,本質(zhì)是經(jīng)驗(yàn)觀察、理論推演、計(jì)算仿真與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的深度融合。既保留了科學(xué)家對(duì)自然規(guī)律的直覺(jué)洞察,又賦予AI處理海量數(shù)據(jù)、模擬復(fù)雜系統(tǒng)的全新能力。


      但AI4S通往成熟應(yīng)用的道路并非坦途,在其蓬勃發(fā)展的背后,也面臨著四大挑戰(zhàn):數(shù)據(jù)、算力、模型與應(yīng)用。

      在數(shù)據(jù)方面,高質(zhì)量科學(xué)數(shù)據(jù)普遍不足,存在數(shù)據(jù)規(guī)模小、維度不全、壁壘高以及對(duì)外依賴等問(wèn)題;算力上,傳統(tǒng)超算與新興智算供需不匹配,難以兼顧高精度計(jì)算與大規(guī)模AI訓(xùn)練;模型層面,通用大模型難以適配專業(yè)科學(xué)問(wèn)題,缺乏垂直模型與統(tǒng)一評(píng)估標(biāo)準(zhǔn);應(yīng)用方面,從實(shí)驗(yàn)室到產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)化路徑不暢,產(chǎn)學(xué)研協(xié)作不足,企業(yè)面臨“想用不會(huì)用”的困境。

      在當(dāng)前階段,最突出的挑戰(zhàn)在于智算的供給。國(guó)內(nèi)前期算力建設(shè)以超算為主,智能算力資源相對(duì)短缺,難以滿足AI4S對(duì)大規(guī)模訓(xùn)練與高精度模擬的雙重需求。這種結(jié)構(gòu)性失衡已成為制約科研創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)落地的關(guān)鍵瓶頸,亟需優(yōu)化算力資源配置,以支撐AI4S的持續(xù)發(fā)展。

      華為云AI4S平臺(tái),基于昇騰云算力,可以提供一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái),集成豐富的AI4S領(lǐng)域

      模型、工作流、工具等,助力科研院所邁向敏捷科研創(chuàng)新,成為破局的關(guān)鍵力量。

      02

      華為云AI4S

      集算力、底座、平臺(tái)、服務(wù)于一身

      面對(duì)席卷而來(lái)的AI4S浪潮,全球科技巨頭紛紛布局科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域,Google與NVIDIA通過(guò)軟硬件協(xié)同推出科學(xué)計(jì)算套件,微軟著手構(gòu)建“科學(xué)基礎(chǔ)模型”并加速深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練;而華為云則率先在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域扎下根來(lái),將觸角伸向了氣象、生物醫(yī)藥、基因、材料等多個(gè)基礎(chǔ)科學(xué)領(lǐng)域。


      比如,在氣象科學(xué)領(lǐng)域,盤(pán)古氣象大模型通過(guò)深度學(xué)習(xí),能夠在分鐘級(jí)內(nèi)完成全球高精度天氣預(yù)報(bào);盤(pán)古藥物分子大模型,通過(guò)海量的化合物數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練,深入理解了分子結(jié)構(gòu)與性質(zhì)間的關(guān)系。

      華為云已經(jīng)在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域清晰地勾勒出一條實(shí)踐路徑,通過(guò)構(gòu)建強(qiáng)大的基礎(chǔ)大模型,并配套開(kāi)放的工具鏈與平臺(tái),使能科研人員“站在巨人的肩膀上”進(jìn)行創(chuàng)新。在其背后,則是華為云全棧技術(shù)能力的表現(xiàn)。

      首先,在智算云底座方面,基于CloudMatrix384超節(jié)點(diǎn)的新一代昇騰云,突破傳統(tǒng)單卡算力局限,實(shí)現(xiàn)384個(gè)NPU與192個(gè)CPU的高效集約互聯(lián),構(gòu)建出具備超大規(guī)模集群與高線性度擴(kuò)展能力的AI算力底座。其依托全對(duì)等互聯(lián)與池化架構(gòu),支持動(dòng)態(tài)資源組合與分布式推理優(yōu)化,顯著提升算力利用效率與訓(xùn)練穩(wěn)定性。

      同時(shí)通過(guò)昇騰云服務(wù)進(jìn)行交付,可以為企業(yè)提供彈性可拓展、開(kāi)箱即用的智能算力,且具備高容災(zāi)與快速恢復(fù)能力,已經(jīng)在上海交大和中科院等科研場(chǎng)景驗(yàn)證過(guò)其推動(dòng)大模型訓(xùn)練的實(shí)效。

      其次,華為云分布式云平臺(tái),采用華為云獨(dú)創(chuàng)的擎天卡(SDI5.0),可以同時(shí)滿足通算和智算兩種需求,特別是可以將虛擬化損耗降低為零。并且支持下一代鯤鵬芯片,計(jì)算虛擬化密度提升170%的同時(shí)計(jì)算性能提升100%。

      第三,在算力調(diào)度方面,華為云采取“線上+線下”(公有云+專屬云)的協(xié)同方式,應(yīng)對(duì)流量洪峰,解決算力及時(shí)供給的問(wèn)題。具體來(lái)講,在每天“忙時(shí)”的白天,將算力集中供給給模型訓(xùn)練,而在相對(duì)“閑時(shí)”的夜晚則將算力供給推理型任務(wù),通過(guò)算力調(diào)度,讓算力的效能得到最大化釋放。

      最后,華為云大模型開(kāi)發(fā)平臺(tái),同時(shí)支持盤(pán)古大模型和開(kāi)源&三方模型的一站式大模型開(kāi)發(fā)工具鏈。比如客戶和伙伴,可以基于華為云模型開(kāi)源生態(tài)和+ModelArts Studio工具鏈,利用自有區(qū)域高質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行增量訓(xùn)練或微調(diào)得到垂直領(lǐng)域的科學(xué)大模型。同時(shí),華為云上也預(yù)制了60+數(shù)據(jù)處理算力和多種標(biāo)注工具,并沉淀了20+組件和場(chǎng)景化模板,5分鐘即可創(chuàng)建行業(yè)生產(chǎn)級(jí)應(yīng)用。

      總體上,華為云構(gòu)建起高效的智算底座,通過(guò)昇騰云實(shí)現(xiàn)超大規(guī)模集群與高線性擴(kuò)展;分布式云平臺(tái)以實(shí)現(xiàn)零虛擬化損耗,性能大幅提升;通過(guò)“線上+線下”調(diào)度最大化算力效能;大模型平臺(tái)支持盤(pán)古與開(kāi)源模型,提供一站式工具鏈,助力快速創(chuàng)建行業(yè)應(yīng)用。由此,以華為云扎實(shí)的全棧技術(shù)布局,為科學(xué)智能的未來(lái)鋪就一條清晰、可行的實(shí)踐之路。

      03

      以“交大樣本”

      構(gòu)建AI4S落地的生態(tài)基座

      當(dāng)然,理論的突破與技術(shù)的探索,最終需要落在實(shí)實(shí)在在的平臺(tái)上,才能在更廣闊的范圍里生根發(fā)芽。華為與上海交通大學(xué)聯(lián)合發(fā)布智慧教育科研全球樣板點(diǎn),正是將AI4S能力賦能于科研與教育一線的標(biāo)桿性實(shí)踐。


      上海交通大學(xué),一直是中國(guó)高等教育數(shù)智化的先行者,面對(duì)國(guó)家人工智能戰(zhàn)略與校內(nèi)學(xué)科發(fā)展的迫切需求,上海交大提出了雄心勃勃的“AI十條”戰(zhàn)略,推動(dòng)500多門(mén)課程AI化轉(zhuǎn)型,并實(shí)現(xiàn)了科研計(jì)算對(duì)全校所有學(xué)科的全覆蓋。

      但快速的發(fā)展需求也迅速觸及到算力供給的天花板,傳統(tǒng)算力集群難以支撐多學(xué)科并發(fā)的高精度計(jì)算需求,科研團(tuán)隊(duì)亟需更靈活、更強(qiáng)大的算力支撐,同時(shí)科研活動(dòng)也面臨著數(shù)據(jù)、模型、應(yīng)用等多重挑戰(zhàn)。為此,交大攜手華為等伙伴,啟動(dòng)了國(guó)內(nèi)高校最大規(guī)模的智算平臺(tái)“致遠(yuǎn)一號(hào)”的建設(shè)。

      據(jù)了解,“致遠(yuǎn)一號(hào)”集成了高達(dá)633P的澎湃算力與13P的存儲(chǔ)容量,其核心是基于千卡規(guī)模的昇騰AI集群,是國(guó)內(nèi)高校規(guī)模最大的智算基座。它的意義在于以高效、集約的建設(shè)模式,打破了高校計(jì)算設(shè)施建設(shè)中常見(jiàn)的重復(fù)建設(shè)與資源孤島問(wèn)題。


      當(dāng)然,要把計(jì)算平臺(tái)用好,專業(yè)化的計(jì)算人才隊(duì)伍是關(guān)鍵。為此,交大組建了近30位核心成員的計(jì)算服務(wù)團(tuán)隊(duì),形成了計(jì)算服務(wù)“交大模式”。在教學(xué)領(lǐng)域,賦能AI+HI(人類智能,Human Intelligence)為核心的智慧教育新模式;在科研領(lǐng)域,踐行以“計(jì)算+X”為理念的智慧科研新范式;在管理領(lǐng)域,打造以AI賦能再造智慧校園新格局。并確保計(jì)算平臺(tái)能被充分、高效地利用。

      總體上,華為云與上海交大的合作,通過(guò)“致遠(yuǎn)一號(hào)”算力基建破解算力瓶頸,以盤(pán)古大模型等AI能力降低了科研門(mén)檻,再通過(guò)場(chǎng)景適配,圍繞真實(shí)科研需求打造完整閉環(huán)。不僅式系統(tǒng)性地解決了數(shù)據(jù)、算力、模型、應(yīng)用的共性挑戰(zhàn),也成功構(gòu)建了以實(shí)際需求為導(dǎo)向、以技術(shù)融合為支撐的AI4S新生態(tài),為科研范式的革新提供了可復(fù)制、可推廣的實(shí)踐樣板。

      我們知道,傳統(tǒng)智慧城市正向 AI CITY演進(jìn),這既是城市治理體系和治理能力的躍遷,也是從政務(wù)端、產(chǎn)業(yè)端再到科研端的系統(tǒng)化升級(jí)。作為AI CITY的重要組成部分,AI4S的發(fā)展將會(huì)推動(dòng)科學(xué)研究的智能化升級(jí),加速創(chuàng)新進(jìn)程,進(jìn)而推動(dòng)AI CITY的演進(jìn)與實(shí)現(xiàn)。

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