AI-方案概述:应用场景

时间：2025-03-03 10:13:37

应用场景

随着全球科技竞争的加剧和国际制裁背景下，中国企业对国产自主算力的需求迅速增长。昇腾行业大模型适配服务凭借其强大的高性能计算能力和深度学习算法优化，成为推动国内信创产业发展的关键力量。而各地国产化算力中心建设完成后，客户常因技术栈差异面临软硬件兼容性和使用困难，缺乏对华为昇腾AI平台的深入了解，遇到技术问题时响应不及时，影响项目推进和创新。

客户在使用昇腾算力开发模型时面临诸多挑战：

技术栈差异：各地国产化算力中心建设完成后，客户常因技术栈差异面临软硬件兼容性和使用困难，导致开发效率低下。
技术理解不足：部分客户缺乏对华为昇腾AI平台的深入了解，遇到技术问题时响应不及时，影响项目推进和创新。
迁移难度大：AI模型迁移面临算子层、框架层、模型层等多技术体系，迁移过程中遇到算子不适配场景难以解决，迁移后模型需要进行准确和性能调优，依赖专家经验进行模型分析与调优。
开发环境复杂：AI开发面临算子层、模型层、应用使能层等多技术体系的熟悉，学习难；AI现场开发过程中常会遇到难点问题、新特性理解不深入，问题求助响应慢；模型运行依赖多，开发环境搭建复杂；工具链种类多，学习周期长。
专业人才短缺：客户虽然有专业的AI算法工程师团队，但不了解CANN与昇腾底层，在开发过程中遇到底层问题疑难问题难以处理。算法工程师定位底层问题效率低，不了解昇腾有哪些可以利用依赖的工具链，疑难问题求助依赖社区途径。
调优经验不足：昇腾迁移调优经验少，CANN层问题不会处理，不了解昇腾的调度逻辑。缺乏大模型调优经验，针对模型性能与精度优化没有有效的方法，没有类似算子优化层面的高阶调优能力。
AI使用门槛高：AI训练/推理算力+基础大模型+适配服务+应用改造端到端成本高，特别是本地化部署推理算力场景，迫切需要高性价比方案。

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