華為全聯(lián)接大會近日在上海圓滿落幕，這場為期三天的科技盛會吸引了全球目光。其中，第三天的開發(fā)者日成為焦點，一批基于鯤鵬、昇騰基礎(chǔ)軟硬件平臺的科研創(chuàng)新成果集中亮相，展現(xiàn)了產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新的蓬勃生機。

在算力支撐方面，鯤鵬昇騰科教創(chuàng)新孵化中心發(fā)揮了關(guān)鍵作用。國內(nèi)多所重點高校及孵化初創(chuàng)企業(yè)在此平臺上取得突破，成果覆蓋AI編程語言、大模型訓(xùn)推加速、多模態(tài)大模型及科學(xué)計算仿真等多個前沿領(lǐng)域。這些創(chuàng)新不僅體現(xiàn)了學(xué)術(shù)深度，更彰顯了技術(shù)轉(zhuǎn)化的強大活力。

科學(xué)計算仿真領(lǐng)域，北京大學(xué)陳幟團隊研發(fā)的DeepFlame燃燒流體仿真工具引發(fā)關(guān)注。該工具針對火箭發(fā)動機研發(fā)中的計算精度與效率矛盾，創(chuàng)新融合AI推理與高性能計算，實現(xiàn)超臨界燃燒模擬千倍加速。通過物理嵌入剛性神經(jīng)算子與眾核PDE求解器優(yōu)化，完成近萬億網(wǎng)格規(guī)模模擬，浮點峰值超1EFlops，將傳統(tǒng)6個月的計算任務(wù)壓縮至1小時，為航天發(fā)動機研發(fā)提供關(guān)鍵數(shù)字化支撐。

在AI算子開發(fā)領(lǐng)域，北京大學(xué)楊智團隊主導(dǎo)的TileLang開源編程語言表現(xiàn)突出。團隊核心成員董宇騏介紹，該語言能將高級數(shù)據(jù)流描述自動轉(zhuǎn)換為高效底層代碼，通過Tile級抽象與自動調(diào)度能力，開發(fā)者可用簡潔代碼表達(dá)復(fù)雜計算。實際應(yīng)用中，F(xiàn)lashAttention算子開發(fā)代碼量從500+行減至80行，性能與官方版本持平，顯著提升開發(fā)效率。

多模態(tài)大模型研究同樣取得進(jìn)展。東南大學(xué)楊旭團隊在昇騰算力支持下，提出啟發(fā)式上下文策略與可學(xué)習(xí)上下文向量LIVE方法，提升視覺問答任務(wù)效率。團隊還基于規(guī)則獎勵的強化學(xué)習(xí)框架LMM-R1，通過兩階段訓(xùn)練增強模型推理能力，為輕量化模型知識遷移與泛化提供新路徑。

高校創(chuàng)新成果正加速走向市場。在鯤鵬昇騰種子計劃推動下，多個科研團隊成立初創(chuàng)企業(yè)。魔芯科技CEO陳天潤帶領(lǐng)團隊構(gòu)建首個基于昇騰的3D空間智能大模型，該模型采用MindSpeed訓(xùn)練框架，在256卡昇騰集群上完成10萬場景訓(xùn)練，支持多視角輸入、新視點合成等功能，在虛擬漫游、數(shù)字孿生等領(lǐng)域展現(xiàn)應(yīng)用潛力。

清華系初創(chuàng)企業(yè)趨境科技則另辟蹊徑。其KTransformers引擎利用鯤鵬CPU與昇騰NPU異構(gòu)協(xié)同技術(shù)，通過精準(zhǔn)負(fù)載分配策略，將混合專家模型中計算強度較低的路由專家層參數(shù)卸載至鯤鵬CPU內(nèi)存，而將計算密度最高的多層潛在注意力層保留在昇騰NPU上執(zhí)行。該引擎在千億參數(shù)模型推理中實現(xiàn)顯存占用降低90%以上，為大規(guī)模模型部署提供創(chuàng)新技術(shù)支撐。

開發(fā)者始終是創(chuàng)新的核心力量。鯤鵬與昇騰社區(qū)通過提供體系化課程、案例文檔、工具軟件及專家社群，全程陪伴開發(fā)者成長。從學(xué)習(xí)認(rèn)證到創(chuàng)新實踐，社區(qū)為開發(fā)者搭建了完整的成長路徑，持續(xù)賦能其實現(xiàn)創(chuàng)新價值。