2025年9月18日至9月20日，華為全聯(lián)接大會在上海成功舉辦。在第三天的開發(fā)者日上集中展示了一批基于鯤鵬、昇騰基礎(chǔ)軟硬件平臺實(shí)現(xiàn)的具有前瞻性和領(lǐng)先競爭力的科研創(chuàng)新成果。在鯤鵬昇騰科教創(chuàng)新孵化中心的算力支持下，國內(nèi)重點(diǎn)高校及孵化的初創(chuàng)企業(yè)創(chuàng)新成果紛至沓來，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，展現(xiàn)出繁榮生態(tài)下產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新的強(qiáng)大活力。

在高校方面，科研團(tuán)隊聚焦于計算架構(gòu)和交叉學(xué)科創(chuàng)新，展現(xiàn)了其深厚的學(xué)術(shù)功底與前沿的技術(shù)洞察，其成果展示了對領(lǐng)先計算范式與核心技術(shù)問題的深度探索。

科學(xué)計算仿真領(lǐng)域，北京大學(xué)力學(xué)與工程科學(xué)學(xué)院、北京科學(xué)智能研究院研究員陳幟團(tuán)隊研發(fā)的DeepFlame燃燒流體仿真工具基于鯤鵬實(shí)現(xiàn)重大突破。該軟件針對火箭發(fā)動機(jī)研發(fā)中的燃燒模擬計算精度和效率的矛盾，創(chuàng)新融合AI推理與高性能計算，實(shí)現(xiàn)火箭發(fā)動機(jī)超臨界燃燒模擬的千倍加速。通過物理嵌入剛性神經(jīng)算子（PE-SNO）和眾核PDE求解器優(yōu)化，該工具完成近萬億網(wǎng)格規(guī)模模擬，浮點(diǎn)峰值超過1EFlops，將傳統(tǒng)需6個月的計算任務(wù)壓縮至1小時完成，研究成果有望大幅縮短我國航天發(fā)動機(jī)研發(fā)周期、降低試驗成本，為提升商業(yè)航天運(yùn)力提供了關(guān)鍵的數(shù)字化支撐。

（北京大學(xué)力學(xué)與工程科學(xué)學(xué)院、北京科學(xué)智能研究院研究員 陳幟）

由北京大學(xué)計算機(jī)學(xué)院副研究員楊智團(tuán)隊主導(dǎo)開發(fā)的開源 AI 算子編程語言 TileLang是算子開發(fā)的典型成果之一。該團(tuán)隊核心成員董宇騏分享到其核心價值在于能夠?qū)⒏呒墑e的數(shù)據(jù)流描述，自動轉(zhuǎn)換并優(yōu)化為高效的底層代碼（如Ascend C）。通過其獨(dú)特的Tile級抽象和自動調(diào)度能力，開發(fā)者可以用更簡潔的代碼表達(dá)復(fù)雜計算，同時獲得接近手寫算子的高性能，顯著提升了AI算子的開發(fā)效率。TileLang實(shí)現(xiàn)了FlashAttention算子開發(fā)，代碼量從500+行減少至80行，并保持了與官方版本持平的性能。

（北京大學(xué)計算機(jī)學(xué)院研究生、楊智團(tuán)隊核心成員 董宇騏）

東南大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院副教授楊旭主導(dǎo)團(tuán)隊分享了圍繞多模態(tài)大模型的類比、抽象與推理能力展開系統(tǒng)性研究。在昇騰算力支持下，團(tuán)隊提出啟發(fā)式上下文策略、可學(xué)習(xí)上下文向量LIVE等方法，顯著提升視覺問答任務(wù)中的學(xué)習(xí)效率與推理速度。進(jìn)一步地，團(tuán)隊基于規(guī)則獎勵的強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架LMM-R1，通過兩階段訓(xùn)練增強(qiáng)多模態(tài)模型的推理能力，并在動態(tài)微調(diào)DFT方法中統(tǒng)一監(jiān)督學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)的優(yōu)化視角，為輕量化模型實(shí)現(xiàn)高效知識遷移與泛化能力提升提供了新路徑。

（東南大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院副教授 楊旭）

在鯤鵬昇騰種子計劃的助力下，眾多來自高校的創(chuàng)新開始成功走向市場，科研團(tuán)隊紛紛成立初創(chuàng)企業(yè)。它們致力于將先進(jìn)的學(xué)術(shù)理念轉(zhuǎn)化為可實(shí)際部署的解決方案，展示了他們對市場的敏銳嗅覺及強(qiáng)大的技術(shù)轉(zhuǎn)化和產(chǎn)業(yè)落地能力。

多模態(tài)大模型重新定義了AI的邊界與可能。魔芯科技CEO、浙江大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院博士研究生陳天潤帶領(lǐng)團(tuán)隊，構(gòu)建了首個基于昇騰的3D空間智能大模型，基于數(shù)億真實(shí)物理世界數(shù)據(jù)訓(xùn)練，忠實(shí)反映了物理世界。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，僅通過Decoder-Only Transformer即實(shí)現(xiàn)三維空間關(guān)系的自發(fā)學(xué)習(xí)。模型支持多視角輸入、新視點(diǎn)合成、語義編輯等功能，在虛擬漫游、數(shù)字孿生、機(jī)器人仿真等領(lǐng)域具備廣泛應(yīng)用潛力，推動三維內(nèi)容生成走向普惠化。

（魔芯科技CEO、浙江大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院博士研究生 陳天潤）

清華系初創(chuàng)代表趨境科技的KTransformers引擎另辟蹊徑，專注于利用鯤鵬CPU與昇騰NPU的異構(gòu)協(xié)同技術(shù)，打造出極致的推理加速技術(shù)。該引擎基于計算強(qiáng)度實(shí)施精準(zhǔn)負(fù)載分配策略，將混合專家模型中計算強(qiáng)度較低的路由專家層參數(shù)卸載至容量更大的鯤鵬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。通過針對鯤鵬多NUMA架構(gòu)的本地內(nèi)存分配與線程調(diào)度優(yōu)化、結(jié)合鯤鵬數(shù)學(xué)庫對大模型矩陣乘法實(shí)現(xiàn)的專項加速以及采用專家延遲計算技術(shù)有效重疊通信與計算過程，KTransformers在千億參數(shù)模型推理中實(shí)現(xiàn)了顯存占用降低百分之九十以上的顯著效果，為大規(guī)模模型部署提供了創(chuàng)新的底層技術(shù)支撐。

（趨境科技KTransformers引擎架構(gòu)師、清華大學(xué)計算機(jī)系博士 謝威宇）

前沿學(xué)術(shù)探索如源頭活水，而開發(fā)者始終是創(chuàng)新的關(guān)鍵所在。鯤鵬與昇騰社區(qū)通過提供體系化的課程、詳實(shí)的案例文檔、高效的工具軟件以及活躍的專家社群，全程陪伴開發(fā)者從學(xué)習(xí)到認(rèn)證、從創(chuàng)新到實(shí)踐的全周期成長。未來，鯤鵬與昇騰將繼續(xù)攜手全球開發(fā)者，以更開放的技術(shù)、更豐富的工具和更緊密的社區(qū)共創(chuàng)，持續(xù)賦能開發(fā)者實(shí)現(xiàn)其創(chuàng)新價值，共同推動計算產(chǎn)業(yè)的智能化進(jìn)程。