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恰当的说，数学不仅涵括真理，亦表现最高等的美—这种美冷静而简朴，宛若雕塑，不诉诸我们任何柔弱的本性，没有绘画中亦或音乐中的华丽绚烂，但是纯粹得庄严，只有最伟大的艺术才能展示其严格的完美。华为云算法创新Lab特邀请香港大学袁晓明教授担任算法创新Lab首席科学家，带领团队进行算法研发工作。算法创新Lab成立于2019年，聚焦云计算挑战问题的研究，研究方向涵盖华为云全栈全域。通过计算机与数学思想的融合创新，确定有效求解的问题边界，设计开发业内领先算法，助力华为云商业成功。研究中心分布在深圳、杭州、西安、北京及莫斯科。欢迎加入华为云算法创新Lab，让我们奔涌在同一条河流。

新闻动态

研究方向

面向AI的新型算力基础设施的调度优化
Web3性能加速
云硬件故障预测
时间序列算法框架

{"header":{"titlePc":"面向AI的新型算力基础设施的调度优化","titleMb":"","tip":"","rowTabTitle":"面向AI的新型算力基础设施的调度优化","subtitlePc":"","subtitleMb":"","tags":[],"productImg":""},"description":{"specs":{"defaultShowLength":1,"items":[{"title":"","detail":"为了打造ChatGPT/AIGC时代的云竞争力，需要最大化利用新型AI算力资源，提高AI算法的执行效率与性能。随着大模型以及AI应用的普及，用户对算力的消耗与需求逐渐从传统的CPU为主过渡到GPU/NPU等异构算力为主。针对新型AI算力基础设施，需要综合设计分布式并行计算、异构资源分配调度、多任务调度、负载均衡调度等算法。"}]},"advantages":{"list":[{"title":"","items":[{"iconUrl":"","content":"分布式并行计算 ","tooltip":"在AI大模型时代，单节点算力资源通常无法满足用户需求。分布式并行计算通过将计算任务分解为多个子任务，并在多个计算节点上同时执行这些子任务，以实现高效的计算；同时，还具有高可靠性和容错性，即使某个计算节点出现故障，整个系统仍可以运行"},{"iconUrl":"","content":"多样算力编排调度 ","tooltip":"综合考虑CPU/GPU/NPU等多样化算力的性能、成本、可用性、负载均衡、数据传输等因素，充分调度使用多资源池的计算能力，提高计算任务的效率和性能。通过选择合适的算力进行编排和调度，可以满足不同计算任务的需求，并提供更快速、高质量和更好性价比的计算结果。"}]}]},"links":{"title":"","items":[]}},"price":{"currency":"","accuracy":2,"priceError":"","origin":"","originTemplate":"","current":"","currentTemplate":"","unit":"","tooltip":""},"button":{"mainBtnText":"","mainBtnHref":""},"promotion":{"packageUrl":"","productConfigs":[]}}

{"header":{"productIcon":"","titlePc":"Web3性能加速","titleMb":"","tip":"","rowTabTitle":"Web3性能加速","subtitlePc":"","subtitleMb":"","tags":[],"productImg":""},"description":{"specs":{"defaultShowLength":1,"items":[{"title":"","detail":"Web3是以区块链等技术为核心的下一代互联网形态，也是华为云海外市场增长识别出的重要场景之一。借助零知识证明技术，Web3领域能够实现更多的场景和用例。零知识证明生成的过程需要消耗大量时间和计算资源，由于需要许多复杂的数学运算，例如数论变换(NTT)、大标量乘法(MSM)和双线性配对计算等，证明的创建通常会很慢。我们的研究方向是通过各种方式对零知识证明生成进行加速。"}]},"advantages":{"list":[{"title":"","items":[{"iconUrl":"","content":"ZK算子加速","tooltip":"研究在ZK证明生成过程中，对复杂且耗时的数学算子（如NTT、MSM等）进行加速。利用密码学和数学原理深入分析算子运算过程，优化计算流程；发挥自研芯片优势，通过软硬件协同技术优化算子在自研硬件上的编程实现，加速证明生成时间，提高产品竞争力。"},{"iconUrl":"","content":"超大规模ZK并行加速","tooltip":"研究零知识证明Groth16/Plonk等算法的多核并行或分布式并行加速，优化Halo2/Bellman等zk-SNARK库支持10亿门级别超大规模电路的计算，优化多核/分布式并行电路证明过程中对计算、内存、带宽等资源开销，提高计算产品性价比与竞争力"}]}]},"links":{"title":"","items":[]}},"price":{"currency":"","accuracy":2,"priceError":"","origin":"","originTemplate":"","current":"","currentTemplate":"","unit":"","tooltip":""},"button":{"mainBtnText":"","mainBtnHref":""},"promotion":{"packageUrl":"","productConfigs":[]}}

{"header":{"productIcon":"","titlePc":"云硬件故障预测","titleMb":"","tip":"","rowTabTitle":"云硬件故障预测","subtitlePc":"","subtitleMb":"","tags":[],"productImg":""},"description":{"specs":{"defaultShowLength":1,"items":[{"title":"","detail":"随着华为云的快速发展，我们已经有了上千万的内存条和硬盘，硬件（内存、硬盘等）故障已经变成影响云服务可靠性的关键因素之一。硬件故障预测就是这个背景下的关键算法问题，即基于基础属性、日志、故障单等海量信息，利用机器学习/深度学习算法提前一段时间预测故障，并结合后续处置措施（热迁移、隔离、更换等），在用户无感的情况下实现云服务长期可靠运行。"}]},"advantages":{"list":[{"title":"","items":[{"iconUrl":"","content":"内存故障预测算法","tooltip":"内存故障通常会导致服务器直接宕机，很可能会导致用户数据丢失和服务中断，所以提前预测内存故障至关重要。研究问题是基于历史故障单、历史和实时日志、内存多维度基础属性等数据，设计预测算法，预测未来一段时间内是否发生会发生故障（或发生故障的概率）。"},{"iconUrl":"","content":"硬盘故障预测算法","tooltip":"硬盘是云厂商数量最多的硬件之一，由于总量大所以故障量也多。硬盘故障预测算法需要通过硬盘S.M.A.R.T各个维度的历史数据训练出AI模型，基于当前硬盘信息，预测未来一段时间内硬盘故障的概率并给出预警。运维人员可以据此做出相应的决策，提前进行数据备份和硬盘更换，避免数据丢失。"}]}]},"links":{"title":"","items":[]}},"price":{"currency":"","accuracy":2,"priceError":"计算中...","origin":"","originTemplate":"","current":"","currentTemplate":"","unit":"","tooltip":""},"button":{"mainBtnText":"","mainBtnHref":""},"promotion":{"packageUrl":"","productConfigs":[]}}

{"header":{"productIcon":"","titlePc":"时间序列算法框架","titleMb":"","tip":"","rowTabTitle":"时间序列算法框架","subtitlePc":"","subtitleMb":"","tags":[],"productImg":""},"description":{"specs":{"defaultShowLength":1,"items":[{"title":"","detail":"时间序列分析是时间序列预测、时间序列异常检测等一系列和时间序列相关任务的统称，这些任务广泛存在于云计算、互联网、金融、交通等多个领域，是打造华为云核心竞争力的敲门砖，同时也是多个领域迈向智能化的基础。我们以云计算场景为依托，结合机器学习/深度学习技术，力图打造更加灵活、更加智能、更具性价比的时序分析工具，将时序分析能力推向千行百业。"}]},"advantages":{"list":[{"title":"","items":[{"iconUrl":"","content":"时间序列预测","tooltip":"时序预测是运营过程中的基础问题，只有对未来有了合理的预测，才能做出安全高效的决策。研究问题是面对复杂多样的场景，设计时序预测算法、分析可预测性和预测的可解释性，以及预测问题在任务链路中的端到端优化。"},{"iconUrl":"","content":"时间序列异常检测","tooltip":"时序异常检测任务常见于运维过程中，及时对故障进行预警和发现，才能快速解决问题，避免或挽回不必要的损失。研究问题是面对复杂多样的场景，设计时序异常检测算法、提升异常检测算法的响应速度、进行异常根因分析等。"},{"iconUrl":"","content":"时序分析自动化","tooltip":"现实中的时序分析场景往往是复杂多样的，传统的做法通常是投入人力为不同场景定制不同算法，或者付出高昂的成本进行自动化搜索。本研究方向期望借助机器学习/深度学习/大模型技术，实现时序分析的智能化，以更小的代价适应多种复杂场景。"}]}]},"links":{"title":"","items":[]}},"price":{"currency":"","accuracy":2,"priceError":"","origin":"","originTemplate":"","current":"","currentTemplate":"","unit":"","tooltip":""},"button":{"mainBtnText":"","mainBtnHref":""},"promotion":{"packageUrl":"","productConfigs":[]}}

AI智能体
媒体AIGC
云仿真平台

{"header":{"productIcon":"","titlePc":"AI智能体","titleMb":"","tip":"","rowTabTitle":"AI智能体","subtitlePc":"","subtitleMb":"","tags":[],"productImg":""},"description":{"specs":{"defaultShowLength":1,"items":[{"title":"","detail":"通过使用大模型和AI算法来模拟人类智能和行为的软件程序。它们需要理解自然语言、感知环境信息、自主决策规划、执行指令、与人类或环境进行自然而有效的交互，并不断反馈学习改善性能。因此，AI智能体通常基于GPT/Llama/盘古等大语言模型，通过分析、记忆、规划、动作等模块构建更智能的系统。所设计的算法包括但不限于自然语言处理、多模态学习、强化学习、深度学习等。"}]},"advantages":{"list":[{"title":"","items":[{"iconUrl":"","content":"自主决策规划","tooltip":"研究大模型应对多级复杂任务的思维方式和解决方案。AI智能体将复杂任务拆分成串行或者并行的子任务，基于思维链和思维树等结构搜索可执行方案并挑选最优路径，过程中不断接收人类或环境的反馈来纠正或优化自己的行为，提升解决问题的能力。"},{"iconUrl":"","content":"智能工具使用","tooltip":"构造并智能使用高质量、覆盖全面的模型可读工具集，通过Few-shot、Zero-shot等算法赋能智能体理解工具和使用工具的能力，并研究智能体如何协调、串联多个工具来完成多级任务，落地智能体解决方案并扩展智能体应用场景。"},{"iconUrl":"","content":"多智能体协同","tooltip":"针对于大型企业运作系统，多智能体将复杂的系统建设成小的、彼此通信和协调的、易于管理的系统。研究包括但不限于智能体之间交互通信、协调合作、冲突解决等，智能体基于异质性与分布性，共同辅助复杂系统运作。"}]}]},"links":{"title":"","items":[]}},"price":{"currency":"","accuracy":2,"priceError":"","origin":"","originTemplate":"","current":"","currentTemplate":"","unit":"","tooltip":""},"button":{"mainBtnText":"","mainBtnHref":""},"promotion":{"packageUrl":"","productConfigs":[]}}

{"header":{"productIcon":"","titlePc":"媒体AIGC","titleMb":"","tip":"","rowTabTitle":"媒体AIGC","subtitlePc":"","subtitleMb":"","tags":[],"productImg":""},"description":{"specs":{"defaultShowLength":1,"items":[{"title":"","detail":"影视、游戏、直播、短视频等媒体内容生产正由传统的PGC和UGC朝AIGC转型。快速、可控地生成高质量视频和3D资产是提升媒体内容生产效率，改善客户听视觉体验的关键途径。算法创新Lab以昇腾芯片、盘古大模型为基础，构建高质量媒体人、物、场数据集，融合计算机图形学和计算机视觉技术，构筑媒体领域内容生成平台，并孵化高真实感沉浸式媒体应用。"}]},"advantages":{"list":[{"title":"","items":[{"iconUrl":"","content":"3D和视频AIGC算法","tooltip":"研究生成3D资产和视频的模型和算法，包括文本、图像驱动的3D Avatar生成、视频人物替换特效、物体和场景生成算法，结合扩散模型、可微渲染等技术，探索高质量、高可控、高效率的生成模型。"},{"iconUrl":"","content":"几何、材质、动作重建算法","tooltip":"研究多视角、可控光条件下的高质量几何和材质重建，以及稀疏视角、自然光条件下的轻量级重建技术，包括显式重建、隐式重建等；研究单目和多目视觉动作、表情重建算法，并构建高鲁棒性的应用。"}]}]},"links":{"title":"","items":[]}},"price":{"currency":"","accuracy":2,"priceError":"","origin":"","originTemplate":"","current":"","currentTemplate":"","unit":"","tooltip":""},"button":{"mainBtnText":"","mainBtnHref":""},"promotion":{"packageUrl":"","productConfigs":[]}}

{"header":{"productIcon":"","titlePc":"云仿真平台","titleMb":"","tip":"","rowTabTitle":"云仿真平台","subtitlePc":"","subtitleMb":"","tags":[],"productImg":""},"description":{"specs":{"defaultShowLength":1,"items":[{"title":"","detail":"云服务资源管理是极其复杂的多层级多环节耦合的动态系统，系统存在很强不确定性，并且各组件各变量之间盘根错节互相影响，很难通过简单分割对单一线性模型进行建模和分析。需要构建面向云的复杂系统仿真平台，来刻画组件间的耦合关系，整体上对系统的运营效率进行评估，发现瓶颈点以及优化方向。"}]},"advantages":{"list":[{"title":"","items":[{"iconUrl":"","content":"离散事件仿真系统","tooltip":"研究离散事件系统建模技术，以流程为中心，将受随机事件驱动、系统状态离散变化的动态系统抽象为一系列独立的离散事件序列，实现快速精准的仿真，支撑华为云在战术层面及执行层面的众多决策，如业务流程优化、设备投资评估等。"},{"iconUrl":"","content":"多智能体系统建模","tooltip":"研究多智能体建模技术，采用自底向上的方式，将庞大系统中涉及的个体通过分层分类的方式映射成多个智能体，利用智能体间的自治、通信和协作机制来实现系统的整体结构和功能，有效降低系统的复杂性，克服构建庞大系统带来的管理和扩展困难。"}]}]},"links":{"title":"","items":[]}},"price":{"currency":"","accuracy":2,"priceError":"计算中...","origin":"","originTemplate":"","current":"","currentTemplate":"","unit":"","tooltip":""},"button":{"mainBtnText":"","mainBtnHref":""},"promotion":{"packageUrl":"","productConfigs":[]}}

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