来源:深圳河套学院
深圳河套学院联合智子芯元、、昇腾AI、、、、深圳市大数据研究院通过Agent驱动的一体化流水线,,,,实现模型迁移百倍效率提升、、、性能精准优化,,为国产算力的多行业规模化应用按下“加速键”。。。
当前国产算力正进入规模化落地阶段,,面对多行业、、、多任务的应用场景,,,,一个关键挑战是:
全球前沿模型能否在国产AI芯片上实现快速配置、、、高效运行???
在国产算力上,,,,模型迁移通常需要跨过两道关:
1)让模型快速跑起来:兼容硬件环境、、、、Pytorch模型、、国产芯片已有算子等;
2)让模型跑得更快:定位推理链路中的瓶颈,,,并进行系统性优化。。。。
传统流程往往依赖人工经验与反复试错,,,,难以支撑多模型版本、、持续迭代的交付节奏。。。为此,,我们将“规模化适配 + 端到端优化”贯通为一条可复现、、、可验证的交付链路,,,,把迁移从经验驱动的试错过程,,,转为可复制的工程流程。。。目前工作重点面向昇腾平台展开,,同时,,,核心流程也已在其他国产芯片平台上完成初步可行性验证。。

从“一次能跑”到“长期可交付、、、可提速”
01
简介:
从“适配靠经验”到“交付靠系统”
传统跨平台迁移往往呈现两类典型痛点:
• 环境碎片化:每个模型维护一套镜像,,依赖冲突频发,,,,迁移全靠手工试错。。
• 性能不可控:即使“能跑”,,,端到端吞吐常被预处理、、、、解码循环、、、、算子选择等因素隐性瓶颈拖慢。。。。
我们用Agent化的一体化方案把“适配—优化”串成一条链路。。两个方案的对比如下:

02
国产算力上的规模化模型适配
我们将复杂的硬件适配经验固化为可执行的智能体Skill工作流模块(注:SKill工作流指的是让AI学会执行某项具体任务的专门能力或“技术指南”)。。。这套面向AI智能体的“工程指南 + 工具集”,,,,使智能体能够自动识别 NPU 驱动并通过多次试错中的经验,,,自主完成环境同步任务。。交付效率与覆盖成果如下:
• 小时级极速适配:对一些主流模型,,,10 分钟内完成从环境配置到推理 Demo 运行;对绝大多数模型,,1 小时内也可完成适配。。
• 500+ 模型覆盖:我们采用“深度精修”与“规模自动化”结合,,,完成了对 ChemDFM、、、ESM2、、、DINOv3 等科学计算与前沿视觉标杆模型的深度适配;此外,,依托多智能体协作机制,,实现了 500+ 模型的自动适配。。。需注意,,,自动库侧重于规模化可行性验证,,代码质量可能受模型复杂度影响存在波动,,后续将结合 CI 机制进行长效自愈。。。
以下是部分主流模型的适配时间实测:

03
模型适配后的自动优化提速
在稳定运行模型后,,,下一个问题是:模型性能如何进一步提升???我们开发了一个更全面的智能体工具,,,可实现自动优化:以端到端视角自动定位性能瓶颈,,,,并通过自定义解码循环、、、、快速预处理管线等手段,,,,自动生成并应用优化方案,,实现性能提升。。。。
我们比较了初步适配过的模型和自动优化后的模型,,在7个代表性模型上完成系统验证:系统响应时间(用P50延迟来衡量)平均降低18.4%,,,最高降低38.0%;模型吞吐平均提升 23.3%(最高 64.6%)。。。下文是详细的对比:
名词解释:延迟(latency)指一次请求从发起到返回结果的端到端耗时;“P50 延迟”为延迟分布的 50% 分位点(中位数),,反映典型请求的响应时间。。
推理提速效果对比

注:初步适配后的模型与自动优化后的版本对齐了预热策略、、、测试数据与参数配置。。。
在一些典型案例上,,我们找到的自动加速方案和效果如下:
• DINOv3:轻量模型的真实瓶颈常在预处理。。以自定义快速预处理管线替代通用 ImageProcessor,,,使端到端 P50 降低 38.0%,,,,吞吐提升 64.6%。。。
• GLM-OCR:通过 NPU ACL 算子级优化与推理路径精简(避免不必要的 I/O),,,,P50 降低 34.1%。。
• BioGPT / ChemDFM:用自定义贪心解码循环替代通用 generate(),,,,配合 KV Cache 管理与 ACL 高性能算子策略,,实现 10%~15% 的端到端加速。。。
• GROVER:引入 SDPA 融合注意力并扩展预热覆盖序列长度,,,,消除尾部延迟毛刺,,,,实现 10.5% 的 P50 加速。。。。
04
开发者行动:
在河套,,共筑AI生态未来
目前自动适配工具SLAI-AscendBridge已开源;自动提速优化工具KernelCAT已开启内测,,,,以申请制形式开放试用,,欢迎开发者、、、、科研机构与产业伙伴共同完善国产算力的模型交付与性能工程能力。。。
● 开源项目(AscendBridge|自动适配):https://gitcode.com/AI4Science/SLAI-AscendBridge(点击“阅读原文”即可跳转)
沉淀“人 + AI”深度适配经验,,,,聚焦科学计算与前沿标杆模型的高质量交付。。。
https://chongweiliu.github.io/slai-ascend-auto-adapt/dashboard/
实时展示通过多智能体协作实现的 500+ 模型全自动适配成果与运行状态。。。
● 性能优化能力(KernelCat|自动提速):当前以内测API形式开放,,,面向合作伙伴提供接入与联合优化支持(欢迎申请内测)。。。
版权声明:本文转载自深圳河套学院官网,,仅用于行业资讯交流与技术分享,,,不代表本公司立场,,不用于商业用途。。。版权归原作者及原出处所有,,,如有侵权,,请联系我们及时删除。。
上一条抢抓人工智能发展战略机遇期,,携手构建网络空间命运共同体2026.03.20
下一条睿华安参编COB显示屏调研白皮书并亮相MLED高峰论坛2024.11.01