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【中国AI算力的系统级突破】当全球科技界沉浸在大模型算法的军备竞赛中时，一个更深层次的命题逐渐浮出水面：决定人工智能发展上限的，究竟是算法还是系统？算法可以复现，模型能够开源，算力可以堆砌，但真正难以复制的，是大模型背后那套精密运转的系统工程——它如同交响乐团的指挥，让成千上万的芯片协同奏响智能的乐章。
随着模型规模突破万亿参数、集群规模扩展至万卡级别，行业逐渐意识到：真正的竞争已不再是单纯比较谁拥有的算力卡更多，而是谁能让一万张卡像一张卡那样高效协同。这种协同能力的核心指标，正是被称为“线性度”的系统工程黄金标准。
通俗而言，线性度衡量的是算力扩展的效率。假设用十张卡训练模型需要100小时，理想状态下百张卡应将时间压缩至10小时，千张卡则进一步缩减至1小时。但现实中，算力翻倍往往伴随性能衰减——任务调度失衡、通信链路拥堵、数据重复计算等系统级问题，常常让扩展效率断崖式下跌。这意味着即便投入更多算力资源，训练进度反而可能陷入停滞，造成巨大的资源浪费。
正是在这样的背景下，升腾集群交出了一份令人瞩目的答卷：在盘古718B大模型的训练过程中，8000张升腾芯片以95.05%的线性度实现了近乎无损的算力扩展。这意味着每增加一张计算卡，都能获得近乎线性的性能提升，避免了传统集群中常见的效率崩塌现象。
这项突破的意义远不止于数字本身。它支撑着智能终端、智能汽车、安防等多个领域获得更强大的AI能力，更标志着中国在大模型训练路径上取得了系统级的自主突破。正如任正非曾指出的发展理念：“用数学补物理，非摩尔补摩尔，用群计算补单芯片”，升腾集群的成功正是这种思想的工....全文更精彩