华为AI盘古大模型研究框架_31页_2mb

华为2023年3月25日发布的盘古大模型研究框架，构建了涵盖算力资源、AI框架、开发平台及多领域大模型的完整技术体系。核心架构分为四层：昇腾/鲲鹏算力底座、MindSpore人工智能框架、ModelArts开发平台、盘古大模型应用层。

在算力资源层面，鲲鹏与昇腾形成协同。鲲鹏芯片通过920系列实现高性能计算，支撑服务器、操作系统（欧拉）、数据库（GaussDB）及行业应用生态；昇腾AI处理器则通过CANN异构计算架构和MindSpore框架，构建端-边-云全场景平台，提供AI训练与推理卡、边缘服务器等产品。两者共同为盘古大模型提供底层算力支撑，实现高效能计算与开放生态。

MindSpore作为国产首个支持千亿参数大模型训练的框架，具备全场景部署能力，覆盖终端、边缘与云端。其技术特点包括：统一AI编程范式、支持动静表达融合、提供自动并行与微分优化工具，显著降低开发门槛。CANN作为昇腾核心，通过调优引擎和异构资源调度，提升算力利用率。结合鲲鹏生态，MindSpore形成软硬协同的全栈AI解决方案。

ModelArts是华为云AI开发平台，提供数据处理、模型训练、部署与管理全流程服务。其优势在于：支持MLOps开发模式，实现数据与模型持续迭代；拥有AIGallery模型库，包含2000多个行业模型；通过分布式训练、动态资源调度等技术，提升训练效率。实际应用案例显示，ModelArts可缩短模型开发周期，降低算力成本，例如在自动驾驶领域缩短训练时间50%，提升预测精度。

盘古大模型覆盖NLP、CV、多模态及科学计算四大领域，已实现100+行业场景落地。其中：

• NLP大模型为首个千亿参数中文模型，CLUE评测表现领先，支持通用知识与行业经验结合，具备生成与理解性能优势；
• CV大模型采用30亿参数预训练架构，支持小样本学习（ImageNet分类精度业界第一），应用包括视觉质检、智慧物流等；
• 多模态大模型如盘古时尚模型，基于1亿级自然图像和10万级时尚数据，实现分钟级推理生成服饰图片，推动设计效率提升；
• 科学计算大模型如药物分子模型，训练17亿分子结构数据，预测80余种理化性质，将药物研发周期缩短至1个月，并提升化合物新颖性至99.68%。

四层架构协同推动AI工业化进程：算力资源保障底层性能，MindSpore降低开发难度，ModelArts加速应用落地，盘古大模型提供核心解决方案。生态合作方面，华为与500+伙伴构建算力、框架、平台、模型的联动体系，覆盖金融、能源、医疗等领域。

风险提示包括宏观经济下行、晶圆紧缺、市场需求不及预期及行业竞争加剧。行业评级为“看好”，认为大模型将成为AIGC时代的核心支撑，华为有望通过技术优势和生态布局引领AI发展。