[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"site-home-live-entry-setting":3,"site-header-contests":8,"site-header-camps":49,"study-material-detail-study-25":104},{"enabled":4,"title":5,"statusText":5,"buttonText":5,"campSlug":5,"stage":6,"classroomId":7,"hasClassroom":4},false,"",0,null,{"total":9,"list":10,"pageNum":44,"pageSize":45,"size":9,"startRow":44,"endRow":9,"pages":44,"prePage":6,"nextPage":6,"isFirstPage":46,"isLastPage":46,"hasPreviousPage":4,"hasNextPage":4,"navigatePages":47,"navigatepageNums":48,"navigateFirstPage":44,"navigateLastPage":44},3,[11,25,35],{"slug":12,"title":13,"logo":7,"liveUrl":14,"prize":15,"sponsor":16,"description":17,"organizer":18,"startTime":19,"endTime":20,"registrationDeadline":21,"status":22,"dashboardVisibility":23,"createdAt":24},"spring2026","2026春季启元人工智能大赛","https:\u002F\u002Fwww.bilibili.com\u002Fblackboard\u002Flive\u002Flive-activity-player.html?cid=1822703816&quality=0","200,000","麒麟软件有限公司","“2026春季启元人工智能大赛”是由启元实验室主办的面向全国人工智能领域开发者、科研人员及高校学生的权威赛事。大赛旨在促进与培养具备工程实践能力和创新能力的优秀人工智能领域开发者、推广国产软硬件技术与生态、助力国家人工智能产业高质量发展。\n各参赛选手需在规定的比赛周期内，依据赛事规则选定赛题并完成相应挑战，优胜者将共同角逐总额20万元的赛事奖金池，并且还将有机会获得实习和知名企业优质岗位内推资格。","启元实验室","2026-04-19 16:00:00","2026-07-13 16:00:00","2026-06-16 16:00:00","ongoing","private","2026-04-16 08:00:00",{"slug":26,"title":27,"logo":7,"liveUrl":14,"prize":28,"sponsor":7,"description":29,"organizer":18,"startTime":30,"endTime":31,"registrationDeadline":32,"status":33,"dashboardVisibility":23,"createdAt":34},"autumn2025","2025秋季启元人工智能大赛","150,000","“2025秋季启元人工智能大赛”是由启元实验室主办的面向全国人工智能领域开发者、科研人员及高校学生的权威赛事。大赛旨在促进与培养具备工程实践能力和创新能力的优秀人工智能领域开发者、推广国产软硬件技术与生态、助力国家人工智能产业高质量发展。","2025-11-08 08:00:00","2026-01-13 08:00:00","2025-12-30 08:00:00","ended","2025-11-03 08:00:00",{"slug":36,"title":37,"logo":7,"liveUrl":14,"prize":38,"sponsor":7,"description":39,"organizer":18,"startTime":40,"endTime":41,"registrationDeadline":42,"status":33,"dashboardVisibility":23,"createdAt":43},"summer2025","启元人工智能大赛(系统方向)","80,000","启元人工智能大赛由启元实验室主办，其中系统赛道基于启元实验室九源软件栈的相关开源项目，通过拉动开源社区力量，一方面促进国产智能计算生态的发展，另一方面也为人工智能系统方向的学生及从业者提供一个实践平台。","2025-07-08 08:00:00","2025-08-25 08:00:00","2025-07-22 08:00:00","2025-06-22 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08:00:00","2026-10-19 08:00:00","public","2026-10-12 08:00:00",{"id":63,"slug":64,"title":65,"logo":66,"publicLiveEmbedUrl":7,"description":67,"introduction":57,"organizer":18,"coOrganizer":5,"sponsor":68,"startTime":69,"endTime":70,"status":33,"dashboardVisibility":23,"createdAt":71,"updatedAt":72},"019af3f3-e06a-7245-aa8d-37dc99a69c73","winter2025","2025年冬季InfiniTensor大模型与人工智能系统训练营","https:\u002F\u002Foss.infinitensor.com\u002Fprod\u002Fuploads\u002F2025-12\u002F019afc69-b7ca-7805-91fb-605429671c01.png?Expires=1792752589&OSSAccessKeyId=LTAI5t9R6uzvTa69CT92cFvV&Signature=kRi1yuIH5NG2docsx57MXWlzm1k%3D","由启元实验室发起的InfiniTensor大模型与人工智能系统训练营，面向开源社区、高校及产业界伙伴开放。活动以「普及AI全栈知识技术、培养工程实践与创新型人才、推广国产软硬件技术生态」为核心目标，助力国家人工智能产业高质量发展。 \n","新华三技术有限公司","2025-12-25 08:00:00","2026-03-27 08:00:00","2025-12-06 08:00:00","2026-10-22 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20:24:49",[44],{"currentItem":105,"processedData":125},{"img":106,"keywords":107,"treeType":44,"description":108,"showStatus":44,"updateTime":109,"type":110,"title":111,"content":112,"nextArticle":113,"createTime":109,"sortOrder":117,"canonicalPath":118,"id":119,"contentType":120,"prevArticle":121},"https:\u002F\u002Foss.infinitensor.com\u002Fprod\u002Fimages\u002FKnowledge_Base\u002FKB_25_fm.jpg?Expires=1792752589&OSSAccessKeyId=LTAI5t9R6uzvTa69CT92cFvV&Signature=5W0Mv6fzeK%2BoBoNdlFYhZ2sFLl0%3D","InfiniTensor,冬季训练营,鲲鹏CPU,矩阵加速,CPU并行编程","讲解鲲鹏 CPU 矩阵加速与体系特性，结合案例说明 CPU 并行性能提升方法。","2026-10-22 20:38:11",2,"InfiniTensor 冬季训练营 CPU 并行编程第三课《鲲鹏 CPU 矩阵加速与特性介绍》","![](https:\u002F\u002Foss.infinitensor.com\u002Fprod\u002Fimages\u002FKnowledge_Base\u002FKB_25_zw01.jpg?Expires=1792752589&OSSAccessKeyId=LTAI5t9R6uzvTa69CT92cFvV&Signature=rTYrbeb8F6cpqS1fkXxQJ1%2FldXo%3D)\r\n\r\n2026 年 1 月 20 日，2025 冬季 InfiniTensor 大模型与人工智能系统训练营 CPU 并行编程系列第三课《鲲鹏 CPU 矩阵加速与特性介绍》开讲。\r\n\r\n本节课由来自华为公司的讲师讲解华为鲲鹏超智融合芯片，通过 CPU 集成矩阵计算单元，开启 HPC 与 AI 融合的新时代。\r\n\r\n### 超智融合软件的背景与挑战\r\n\r\n\r\n![](https:\u002F\u002Foss.infinitensor.com\u002Fprod\u002Fimages\u002FKnowledge_Base\u002FKB_25_zw02.jpg?Expires=1792752589&OSSAccessKeyId=LTAI5t9R6uzvTa69CT92cFvV&Signature=erEmKuIhsKvb74%2FuNZKpGcxuFYs%3D)\r\n\r\n\r\n分子动力学、天体物理、蛋白质结构预测等科学计算任务既需要高精度仿真，又需要 AI 模型的智能辅助。然而，现有硬件架构往往难以同时满足 HPC 的高精度计算需求和 AI 的大规模矩阵运算需求。\r\n\r\n华为鲲鹏最新推出的**超智融合架构芯片**，通过在 CPU 中集成专用矩阵计算单元，实现了 HPC 与 AI 负载的统一支撑，为科学计算提供了全新的硬件解决方案。\r\n\r\n## 超智融合：HPC 与 AI 的协同发展\r\n\r\n\r\n![](https:\u002F\u002Foss.infinitensor.com\u002Fprod\u002Fimages\u002FKnowledge_Base\u002FKB_25_zw03.jpg?Expires=1792752589&OSSAccessKeyId=LTAI5t9R6uzvTa69CT92cFvV&Signature=SIFn4ViWLkLLEwsyVk%2FCwIArK1k%3D)\r\n\r\n\r\n### 科学计算的新需求\r\n- 传统 HPC 应用：分子动力学、天体物理、油气勘探、气象预报等仍需高精度仿真\r\n- AI for Science：AlphaFold蛋白质结构预测、DMPD分子势能面计算等AI应用\r\n- 混合负载：同一超算环境中同时运行HPC和AI任务\r\n\r\n### 行业趋势\r\n- GPU集群普及：通过GPU加速HPC和AI负载\r\n- CPU技术演进：CPU厂商纷纷引入GPU技术优势\r\n  - 高带宽内存（HBM）\r\n  - 张量计算单元（Tensor Core）\r\n- 架构融合：芯片厂商提供多功能芯片，满足多样化负载需求\r\n\r\n\r\n## 鲲鹏超智融合芯片：三大硬件特性\r\n\r\n### 1. 众核架构\r\n- **核心技术**：多芯片合封技术\r\n- **核心规模**：采用超大规模集成架构，单芯片集成极高密度的计算核心\r\n- **优势**：提供强大的并行计算能力，适合大规模科学计算\r\n\r\n### 2. 片上矩阵计算单元\r\n- **创新设计**：在 CPU 内部引入矩阵计算加速能力\r\n- **类比理解**：相当于 CPU 内置的\"张量核心\"\r\n- **硬件特性**：\r\n  - 二维矩阵寄存器（区别于传统向量寄存器）\r\n  - 专为矩阵存储和计算优化\r\n  - 在特定规模和精度约束下，部分矩阵算子可获得显著性能提升\r\n\r\n### 3. 片上高带宽内存（OPM）\r\n- **技术名称**：On Package Memory（OPM）\r\n- **性能优势**：\r\n  - 相比传统 DDR 内存，提供更高传输速率\r\n  - 更直接的内存访问路径\r\n- **应用场景**：满足矩阵计算单元的高带宽数据需求\r\n\r\n## 众核架构的编程挑战\r\n\r\n\r\n![](https:\u002F\u002Foss.infinitensor.com\u002Fprod\u002Fimages\u002FKnowledge_Base\u002FKB_25_zw04.jpg?Expires=1792752589&OSSAccessKeyId=LTAI5t9R6uzvTa69CT92cFvV&Signature=yAAPMlvLpKnS%2BDxPnx0rpwHwimo%3D)\r\n\r\n\r\n### 1. 并行编程挑战\r\n- **线程池开销**：众核架构下线程创建和初始化开销被放大\r\n- **Barrier效应**：隐式屏障导致所有线程等待最慢线程\r\n- **木桶效应**：并行核心越多，最慢线程拖累整体性能的概率越大\r\n\r\n### 2. 计算逻辑表达\r\n- **AI场景需求**：计算图方式更适合表达 AI 计算流程\r\n- **接口要求**：需要简明接口来表达计算流程和调度硬件资源\r\n\r\n### 3. 负载均衡问题\r\n- **核心问题**：工作切分不均导致部分核心闲置\r\n- **影响**：硬件资源利用率低，性能损失严重\r\n\r\n### 4. 通信优化挑战\r\n- **内存模型复杂**：跨 NUMA、跨 Socket、跨节点访问\r\n- **性能损耗**：层级越高，数据传输性能损耗越大\r\n- **优化目标**：减少数据移动，降低跨层级通信次数\r\n\r\n## 鲲鹏统一并行库（Kunpeng Unified Parallel Library）\r\n\r\n### 设计理念\r\n- **统一 API**：兼容 OpenMP、OpenACC 等现有编程模型\r\n- **底层优化**：在并行抽象和运行时层面，提供类似于主流异构计算平台的统一编程接口\r\n- **生态适配**：支持 MPI、PyTorch、Cocos 等主流框架\r\n\r\n### 核心能力\r\n\r\n#### 1. 矩阵编程能力\r\n- **接口设计**：类似 CUDA 的 MMA（Matrix Multiply Accumulate）接口\r\n- **使用方式**：\r\n  ```cpp\r\n  \u002F\u002F 创建矩阵对象\r\n  auto tensor = kpl::Tensor(...);\r\n  \u002F\u002F 矩阵乘加计算\r\n  kpl::mma(tensor_a, tensor_b, tensor_c, tensor_d);\r\n  \u002F\u002F 写回结果\r\n  kpl::store(result, tensor_d);\r\n  ```\r\n\r\n#### 2. 并行开发接口\r\n- **编程模型**：类 OpenMP 的并行循环接口\r\n- **调度策略**：\r\n  - 静态策略：静态决定线程和任务映射\r\n  - 动态策略：由调度器动态分配任务\r\n- **数据切分**：支持二维、三维数据切分\r\n\r\n#### 3. 图编程与多队列\r\n- **静态图**：描述复杂的 DAG 依赖关系\r\n- **多队列**：不同流间操作可并行执行\r\n- **性能提升**：典型优化效果可达 2-3 倍\r\n\r\n#### 4. OPM 内存管理\r\n- **统一地址空间**：OPM 和 DDR 共享同一地址空间\r\n- **无数据搬运**：避免 GPU 显存与内存间的数据拷贝问题\r\n- **接口设计**：\r\n  ```cpp\r\n  \u002F\u002F 申请OPM内存\r\n  void* opm_mem = kpl::malloc_opm(size);\r\n  \u002F\u002F 申请DDR内存\r\n  void* ddr_mem = kpl::malloc_ddr(size);\r\n  ```\r\n\r\n#### 5. 异步数据拷贝\r\n- **硬件支持**：利用 SDMA（System DMA）硬件单元\r\n- **优势**：数据移动不占用 CPU 资源，实现计算与通信重叠\r\n- **应用场景**：OPM 与 DDR 间的高效数据传输\r\n\r\n#### 6. 共享内存通信优化\r\n- **传统方案**：发送进程→中间 buffer→接收进程（两次拷贝）\r\n- **优化方案**：发送进程↔共享内存↔接收进程（一次拷贝）\r\n- **性能提升**：BCAST、Alltoall、Allreduce 等接口性能成倍提升\r\n\r\n## 框架生态适配\r\n\r\n### 多框架支持\r\n- **MPI**：在 HMPI 中新增 CUCUM MCA 组件\r\n- **OpenMP\u002FOpenACC**：通过编译器生成基于 KPL 的运行时库\r\n- **PyTorch**：通过定制后端插件探索与 PyTorch 的适配，支持部分算子在 KPL 上运行\r\n- **Cocos**：基于 Cocos Runtime 新增 KPL 并行后端\r\n\r\n### 开源策略\r\n- **组件开源**：除 Cocos 外，其他框架适配组件均已开源\r\n- **社区贡献**：鼓励开发者基于 KPL 开发高性能算子\r\n\r\n## 实际应用案例\r\n\r\n### 案例1：WASP 地形原理应用（传统 HPC）\r\n#### 优化策略\r\n1. **并行优化**：将串行算子拆分为计算图，实现多计算流并行\r\n2. **通信优化**：基于共享内存实现 MPI Alltoall，性能提升 3-4 倍\r\n3. **矩阵优化**：利用MMA编程接口优化矩阵计算\r\n\r\n#### 优化效果\r\n- **整体性能提升**：3-5 倍\r\n- **超越GPU性能**：在特定场景下性能优于 GPU 实现\r\n\r\n\r\n### 案例2：AlphaFold 蛋白质结构预测（AI for Science）\r\n\r\n![](https:\u002F\u002Foss.infinitensor.com\u002Fprod\u002Fimages\u002FKnowledge_Base\u002FKB_25_zw05.jpg?Expires=1792752589&OSSAccessKeyId=LTAI5t9R6uzvTa69CT92cFvV&Signature=H%2FUza6gZmyh5n%2FsiHEv1Kq2MO%2FE%3D)\r\n\r\n#### 优化策略\r\n1. **并行化**：多进程并行化，权重分布到不同进程的共享内存\r\n2. **通信优化**：针对 Alltoall 操作的特殊需求，实现定制化算子\r\n3. **算子融合**：融合 Attention、Outer Product 等关键算子\r\n\r\n#### 优化效果\r\n- **性能提升**：约 10 倍（从 650 秒降至 65 秒）\r\n- **对标GPU**：性能与 GPU 持平，某些场景甚至超越\r\n\r\n## 软件生态与工具链\r\n\r\n### HBCK 高性能计算套件\r\n- **组件构成**：\r\n  - KPL（鲲鹏统一并行库）\r\n  - Kunlun 数据库\r\n  - HMPI（Hyper MPI）\r\n- **安装方式**：一键安装脚本，简化部署流程\r\n\r\n### 开发环境\r\n- **模块管理**：通过 module 环境管理工具加载\r\n- **编译链接**：链接 KPL 动态库即可使用\r\n- **头文件**：所有 API 定义在 KPL 头文件中\r\n\r\n### 开源社区\r\n- **代码开源**：优化案例、融合算子库、共享内存代码等均已开源\r\n- **社区支持**：鲲鹏共享社区提供完整文档和示例\r\n\r\n## 总结\r\n\r\n鲲鹏超智融合架构代表了 CPU 技术演进的新方向——通过集成专用加速单元，实现通用计算与专用计算的深度融合。这种架构不仅解决了 HPC 与 AI 负载的统一支撑问题，更为科学计算提供了更高效的硬件平台。随着 KPL 生态的不断完善和更多应用的适配，鲲鹏超智融合芯片有望在 AI for Science 领域发挥重要作用，推动科学研究的数字化转型。\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n![2025冬季训练营课程表](https:\u002F\u002Foss.infinitensor.com\u002Fprod\u002Fimages\u002FKnowledge_Base\u002FKB_01_zw6.jpg?Expires=1792752589&OSSAccessKeyId=LTAI5t9R6uzvTa69CT92cFvV&Signature=Qx4clxyNRHWc1WkZcCdvQcg69a4%3D)\r\n\r\n### 💡 学习贴士\r\n更多细节及完整课程内容，请观看直播或查看课程回放。\r\n\r\n链接：https:\u002F\u002Fwww.infinitensor.com\u002Fcamp\u002Fwinter2025\r\n\r\n### 📚 训练营报名持续进行中\r\n扫码报名与加入群聊，或点击 **「阅读原文」** 直达官网报名\r\n\r\n\r\n![](https:\u002F\u002Foss.infinitensor.com\u002Fprod\u002Fimages\u002FKnowledge_Base\u002FKB_01_zw7.jpg?Expires=1792752589&OSSAccessKeyId=LTAI5t9R6uzvTa69CT92cFvV&Signature=k66yp4XzAuO1%2FrXmGmXbKwbUKas%3D)",{"publishTime":7,"createTime":109,"canonicalPath":114,"id":115,"title":116},"\u002Fstudy-material\u002Fstudy-24","study-24","InfiniTensor 冬季训练营 Triton & 九齿第二课《九齿一重：初窥》",84,"\u002Fstudy-material\u002Fstudy-25","study-25","markdown",{"publishTime":7,"createTime":109,"canonicalPath":122,"id":123,"title":124},"\u002Fstudy-material\u002Fstudy-26","study-26","InfiniTensor 冬季训练营训练系统第二课《分布式训练》",{"htmlContent":126,"headings":127},"\u003Cp>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.infinitensor.com\u002Fprod\u002Fimages\u002FKnowledge_Base\u002FKB_25_zw01.jpg?Expires=1792752589&OSSAccessKeyId=LTAI5t9R6uzvTa69CT92cFvV&Signature=rTYrbeb8F6cpqS1fkXxQJ1%2FldXo%3D\" alt=\"\">\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>2026 年 1 月 20 日，2025 冬季 InfiniTensor 大模型与人工智能系统训练营 CPU 并行编程系列第三课《鲲鹏 CPU 矩阵加速与特性介绍》开讲。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>本节课由来自华为公司的讲师讲解华为鲲鹏超智融合芯片，通过 CPU 集成矩阵计算单元，开启 HPC 与 AI 融合的新时代。\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3 id=\"超智融合软件的背景与挑战\">\u003Ca class=\"anchor\" href=\"#超智融合软件的背景与挑战\" aria-label=\"跳转到标题：超智融合软件的背景与挑战\">\u003Cspan class=\"octicon octicon-link\">\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>超智融合软件的背景与挑战\u003C\u002Fh3>\u003Cp>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.infinitensor.com\u002Fprod\u002Fimages\u002FKnowledge_Base\u002FKB_25_zw02.jpg?Expires=1792752589&OSSAccessKeyId=LTAI5t9R6uzvTa69CT92cFvV&Signature=erEmKuIhsKvb74%2FuNZKpGcxuFYs%3D\" alt=\"\">\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>分子动力学、天体物理、蛋白质结构预测等科学计算任务既需要高精度仿真，又需要 AI 模型的智能辅助。然而，现有硬件架构往往难以同时满足 HPC 的高精度计算需求和 AI 的大规模矩阵运算需求。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>华为鲲鹏最新推出的\u003Cstrong>超智融合架构芯片\u003C\u002Fstrong>，通过在 CPU 中集成专用矩阵计算单元，实现了 HPC 与 AI 负载的统一支撑，为科学计算提供了全新的硬件解决方案。\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2 id=\"超智融合-hpc-与-ai-的协同发展\">\u003Ca class=\"anchor\" href=\"#超智融合-hpc-与-ai-的协同发展\" aria-label=\"跳转到标题：超智融合：HPC 与 AI 的协同发展\">\u003Cspan class=\"octicon octicon-link\">\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>超智融合：HPC 与 AI 的协同发展\u003C\u002Fh2>\u003Cp>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.infinitensor.com\u002Fprod\u002Fimages\u002FKnowledge_Base\u002FKB_25_zw03.jpg?Expires=1792752589&OSSAccessKeyId=LTAI5t9R6uzvTa69CT92cFvV&Signature=SIFn4ViWLkLLEwsyVk%2FCwIArK1k%3D\" alt=\"\">\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3 id=\"科学计算的新需求\">\u003Ca class=\"anchor\" href=\"#科学计算的新需求\" aria-label=\"跳转到标题：科学计算的新需求\">\u003Cspan class=\"octicon octicon-link\">\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>科学计算的新需求\u003C\u002Fh3>\u003Cul>\n\u003Cli>传统 HPC 应用：分子动力学、天体物理、油气勘探、气象预报等仍需高精度仿真\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>AI for Science：AlphaFold蛋白质结构预测、DMPD分子势能面计算等AI应用\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>混合负载：同一超算环境中同时运行HPC和AI任务\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Ch3 id=\"行业趋势\">\u003Ca class=\"anchor\" href=\"#行业趋势\" aria-label=\"跳转到标题：行业趋势\">\u003Cspan class=\"octicon octicon-link\">\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>行业趋势\u003C\u002Fh3>\u003Cul>\n\u003Cli>GPU集群普及：通过GPU加速HPC和AI负载\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>CPU技术演进：CPU厂商纷纷引入GPU技术优势\u003Cul>\n\u003Cli>高带宽内存（HBM）\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>张量计算单元（Tensor Core）\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>架构融合：芯片厂商提供多功能芯片，满足多样化负载需求\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Ch2 id=\"鲲鹏超智融合芯片-三大硬件特性\">\u003Ca class=\"anchor\" href=\"#鲲鹏超智融合芯片-三大硬件特性\" aria-label=\"跳转到标题：鲲鹏超智融合芯片：三大硬件特性\">\u003Cspan class=\"octicon octicon-link\">\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>鲲鹏超智融合芯片：三大硬件特性\u003C\u002Fh2>\u003Ch3 id=\"1-众核架构\">\u003Ca class=\"anchor\" href=\"#1-众核架构\" aria-label=\"跳转到标题：1. 众核架构\">\u003Cspan class=\"octicon octicon-link\">\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>1. 众核架构\u003C\u002Fh3>\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>核心技术\u003C\u002Fstrong>：多芯片合封技术\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>核心规模\u003C\u002Fstrong>：采用超大规模集成架构，单芯片集成极高密度的计算核心\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>优势\u003C\u002Fstrong>：提供强大的并行计算能力，适合大规模科学计算\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Ch3 id=\"2-片上矩阵计算单元\">\u003Ca class=\"anchor\" href=\"#2-片上矩阵计算单元\" aria-label=\"跳转到标题：2. 片上矩阵计算单元\">\u003Cspan class=\"octicon octicon-link\">\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>2. 片上矩阵计算单元\u003C\u002Fh3>\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>创新设计\u003C\u002Fstrong>：在 CPU 内部引入矩阵计算加速能力\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>类比理解\u003C\u002Fstrong>：相当于 CPU 内置的"张量核心"\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>硬件特性\u003C\u002Fstrong>：\u003Cul>\n\u003Cli>二维矩阵寄存器（区别于传统向量寄存器）\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>专为矩阵存储和计算优化\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>在特定规模和精度约束下，部分矩阵算子可获得显著性能提升\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Ch3 id=\"3-片上高带宽内存-opm\">\u003Ca class=\"anchor\" href=\"#3-片上高带宽内存-opm\" aria-label=\"跳转到标题：3. 片上高带宽内存（OPM）\">\u003Cspan class=\"octicon octicon-link\">\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>3. 片上高带宽内存（OPM）\u003C\u002Fh3>\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>技术名称\u003C\u002Fstrong>：On Package Memory（OPM）\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>性能优势\u003C\u002Fstrong>：\u003Cul>\n\u003Cli>相比传统 DDR 内存，提供更高传输速率\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>更直接的内存访问路径\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>应用场景\u003C\u002Fstrong>：满足矩阵计算单元的高带宽数据需求\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Ch2 id=\"众核架构的编程挑战\">\u003Ca class=\"anchor\" href=\"#众核架构的编程挑战\" aria-label=\"跳转到标题：众核架构的编程挑战\">\u003Cspan class=\"octicon octicon-link\">\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>众核架构的编程挑战\u003C\u002Fh2>\u003Cp>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.infinitensor.com\u002Fprod\u002Fimages\u002FKnowledge_Base\u002FKB_25_zw04.jpg?Expires=1792752589&OSSAccessKeyId=LTAI5t9R6uzvTa69CT92cFvV&Signature=yAAPMlvLpKnS%2BDxPnx0rpwHwimo%3D\" alt=\"\">\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3 id=\"1-并行编程挑战\">\u003Ca class=\"anchor\" href=\"#1-并行编程挑战\" aria-label=\"跳转到标题：1. 并行编程挑战\">\u003Cspan class=\"octicon octicon-link\">\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>1. 并行编程挑战\u003C\u002Fh3>\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>线程池开销\u003C\u002Fstrong>：众核架构下线程创建和初始化开销被放大\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Barrier效应\u003C\u002Fstrong>：隐式屏障导致所有线程等待最慢线程\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>木桶效应\u003C\u002Fstrong>：并行核心越多，最慢线程拖累整体性能的概率越大\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Ch3 id=\"2-计算逻辑表达\">\u003Ca class=\"anchor\" href=\"#2-计算逻辑表达\" aria-label=\"跳转到标题：2. 计算逻辑表达\">\u003Cspan class=\"octicon octicon-link\">\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>2. 计算逻辑表达\u003C\u002Fh3>\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>AI场景需求\u003C\u002Fstrong>：计算图方式更适合表达 AI 计算流程\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>接口要求\u003C\u002Fstrong>：需要简明接口来表达计算流程和调度硬件资源\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Ch3 id=\"3-负载均衡问题\">\u003Ca class=\"anchor\" href=\"#3-负载均衡问题\" aria-label=\"跳转到标题：3. 负载均衡问题\">\u003Cspan class=\"octicon octicon-link\">\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>3. 负载均衡问题\u003C\u002Fh3>\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>核心问题\u003C\u002Fstrong>：工作切分不均导致部分核心闲置\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>影响\u003C\u002Fstrong>：硬件资源利用率低，性能损失严重\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Ch3 id=\"4-通信优化挑战\">\u003Ca class=\"anchor\" href=\"#4-通信优化挑战\" aria-label=\"跳转到标题：4. 通信优化挑战\">\u003Cspan class=\"octicon octicon-link\">\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>4. 通信优化挑战\u003C\u002Fh3>\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>内存模型复杂\u003C\u002Fstrong>：跨 NUMA、跨 Socket、跨节点访问\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>性能损耗\u003C\u002Fstrong>：层级越高，数据传输性能损耗越大\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>优化目标\u003C\u002Fstrong>：减少数据移动，降低跨层级通信次数\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Ch2 id=\"鲲鹏统一并行库-kunpeng-unified-parallel-library\">\u003Ca class=\"anchor\" href=\"#鲲鹏统一并行库-kunpeng-unified-parallel-library\" aria-label=\"跳转到标题：鲲鹏统一并行库（Kunpeng Unified Parallel Library）\">\u003Cspan class=\"octicon octicon-link\">\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>鲲鹏统一并行库（Kunpeng Unified Parallel Library）\u003C\u002Fh2>\u003Ch3 id=\"设计理念\">\u003Ca class=\"anchor\" href=\"#设计理念\" aria-label=\"跳转到标题：设计理念\">\u003Cspan class=\"octicon octicon-link\">\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>设计理念\u003C\u002Fh3>\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>统一 API\u003C\u002Fstrong>：兼容 OpenMP、OpenACC 等现有编程模型\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>底层优化\u003C\u002Fstrong>：在并行抽象和运行时层面，提供类似于主流异构计算平台的统一编程接口\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>生态适配\u003C\u002Fstrong>：支持 MPI、PyTorch、Cocos 等主流框架\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Ch3 id=\"核心能力\">\u003Ca class=\"anchor\" href=\"#核心能力\" aria-label=\"跳转到标题：核心能力\">\u003Cspan class=\"octicon octicon-link\">\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>核心能力\u003C\u002Fh3>\u003Ch4 id=\"1-矩阵编程能力\">\u003Ca class=\"anchor\" href=\"#1-矩阵编程能力\" aria-label=\"跳转到标题：1. 矩阵编程能力\">\u003Cspan class=\"octicon octicon-link\">\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>1. 矩阵编程能力\u003C\u002Fh4>\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>接口设计\u003C\u002Fstrong>：类似 CUDA 的 MMA（Matrix Multiply Accumulate）接口\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>使用方式\u003C\u002Fstrong>：\u003Cpre>\u003Ccode class=\"language-cpp\">\u002F\u002F 创建矩阵对象\nauto tensor = kpl::Tensor(...);\n\u002F\u002F 矩阵乘加计算\nkpl::mma(tensor_a, tensor_b, tensor_c, tensor_d);\n\u002F\u002F 写回结果\nkpl::store(result, tensor_d);\n\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fpre>\n\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Ch4 id=\"2-并行开发接口\">\u003Ca class=\"anchor\" href=\"#2-并行开发接口\" aria-label=\"跳转到标题：2. 并行开发接口\">\u003Cspan class=\"octicon octicon-link\">\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>2. 并行开发接口\u003C\u002Fh4>\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>编程模型\u003C\u002Fstrong>：类 OpenMP 的并行循环接口\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>调度策略\u003C\u002Fstrong>：\u003Cul>\n\u003Cli>静态策略：静态决定线程和任务映射\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>动态策略：由调度器动态分配任务\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>数据切分\u003C\u002Fstrong>：支持二维、三维数据切分\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Ch4 id=\"3-图编程与多队列\">\u003Ca class=\"anchor\" href=\"#3-图编程与多队列\" aria-label=\"跳转到标题：3. 图编程与多队列\">\u003Cspan class=\"octicon octicon-link\">\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>3. 图编程与多队列\u003C\u002Fh4>\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>静态图\u003C\u002Fstrong>：描述复杂的 DAG 依赖关系\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>多队列\u003C\u002Fstrong>：不同流间操作可并行执行\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>性能提升\u003C\u002Fstrong>：典型优化效果可达 2-3 倍\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Ch4 id=\"4-opm-内存管理\">\u003Ca class=\"anchor\" href=\"#4-opm-内存管理\" aria-label=\"跳转到标题：4. OPM 内存管理\">\u003Cspan class=\"octicon octicon-link\">\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>4. OPM 内存管理\u003C\u002Fh4>\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>统一地址空间\u003C\u002Fstrong>：OPM 和 DDR 共享同一地址空间\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>无数据搬运\u003C\u002Fstrong>：避免 GPU 显存与内存间的数据拷贝问题\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>接口设计\u003C\u002Fstrong>：\u003Cpre>\u003Ccode class=\"language-cpp\">\u002F\u002F 申请OPM内存\nvoid* opm_mem = kpl::malloc_opm(size);\n\u002F\u002F 申请DDR内存\nvoid* ddr_mem = kpl::malloc_ddr(size);\n\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fpre>\n\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Ch4 id=\"5-异步数据拷贝\">\u003Ca class=\"anchor\" href=\"#5-异步数据拷贝\" aria-label=\"跳转到标题：5. 异步数据拷贝\">\u003Cspan class=\"octicon octicon-link\">\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>5. 异步数据拷贝\u003C\u002Fh4>\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>硬件支持\u003C\u002Fstrong>：利用 SDMA（System DMA）硬件单元\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>优势\u003C\u002Fstrong>：数据移动不占用 CPU 资源，实现计算与通信重叠\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>应用场景\u003C\u002Fstrong>：OPM 与 DDR 间的高效数据传输\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Ch4 id=\"6-共享内存通信优化\">\u003Ca class=\"anchor\" href=\"#6-共享内存通信优化\" aria-label=\"跳转到标题：6. 共享内存通信优化\">\u003Cspan class=\"octicon octicon-link\">\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>6. 共享内存通信优化\u003C\u002Fh4>\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>传统方案\u003C\u002Fstrong>：发送进程→中间 buffer→接收进程（两次拷贝）\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>优化方案\u003C\u002Fstrong>：发送进程↔共享内存↔接收进程（一次拷贝）\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>性能提升\u003C\u002Fstrong>：BCAST、Alltoall、Allreduce 等接口性能成倍提升\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Ch2 id=\"框架生态适配\">\u003Ca class=\"anchor\" href=\"#框架生态适配\" aria-label=\"跳转到标题：框架生态适配\">\u003Cspan class=\"octicon octicon-link\">\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>框架生态适配\u003C\u002Fh2>\u003Ch3 id=\"多框架支持\">\u003Ca class=\"anchor\" href=\"#多框架支持\" aria-label=\"跳转到标题：多框架支持\">\u003Cspan class=\"octicon octicon-link\">\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>多框架支持\u003C\u002Fh3>\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>MPI\u003C\u002Fstrong>：在 HMPI 中新增 CUCUM MCA 组件\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>OpenMP\u002FOpenACC\u003C\u002Fstrong>：通过编译器生成基于 KPL 的运行时库\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>PyTorch\u003C\u002Fstrong>：通过定制后端插件探索与 PyTorch 的适配，支持部分算子在 KPL 上运行\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Cocos\u003C\u002Fstrong>：基于 Cocos Runtime 新增 KPL 并行后端\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Ch3 id=\"开源策略\">\u003Ca class=\"anchor\" href=\"#开源策略\" aria-label=\"跳转到标题：开源策略\">\u003Cspan class=\"octicon octicon-link\">\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>开源策略\u003C\u002Fh3>\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>组件开源\u003C\u002Fstrong>：除 Cocos 外，其他框架适配组件均已开源\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>社区贡献\u003C\u002Fstrong>：鼓励开发者基于 KPL 开发高性能算子\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Ch2 id=\"实际应用案例\">\u003Ca class=\"anchor\" href=\"#实际应用案例\" aria-label=\"跳转到标题：实际应用案例\">\u003Cspan class=\"octicon octicon-link\">\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>实际应用案例\u003C\u002Fh2>\u003Ch3 id=\"案例1-wasp-地形原理应用-传统-hpc\">\u003Ca class=\"anchor\" href=\"#案例1-wasp-地形原理应用-传统-hpc\" aria-label=\"跳转到标题：案例1：WASP 地形原理应用（传统 HPC）\">\u003Cspan class=\"octicon octicon-link\">\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>案例1：WASP 地形原理应用（传统 HPC）\u003C\u002Fh3>\u003Ch4 id=\"优化策略\">\u003Ca class=\"anchor\" href=\"#优化策略\" aria-label=\"跳转到标题：优化策略\">\u003Cspan class=\"octicon octicon-link\">\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>优化策略\u003C\u002Fh4>\u003Col>\n\u003Cli>\u003Cstrong>并行优化\u003C\u002Fstrong>：将串行算子拆分为计算图，实现多计算流并行\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>通信优化\u003C\u002Fstrong>：基于共享内存实现 MPI Alltoall，性能提升 3-4 倍\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>矩阵优化\u003C\u002Fstrong>：利用MMA编程接口优化矩阵计算\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Fol>\n\u003Ch4 id=\"优化效果\">\u003Ca class=\"anchor\" href=\"#优化效果\" aria-label=\"跳转到标题：优化效果\">\u003Cspan class=\"octicon octicon-link\">\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>优化效果\u003C\u002Fh4>\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>整体性能提升\u003C\u002Fstrong>：3-5 倍\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>超越GPU性能\u003C\u002Fstrong>：在特定场景下性能优于 GPU 实现\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Ch3 id=\"案例2-alphafold-蛋白质结构预测-ai-for-science\">\u003Ca class=\"anchor\" href=\"#案例2-alphafold-蛋白质结构预测-ai-for-science\" aria-label=\"跳转到标题：案例2：AlphaFold 蛋白质结构预测（AI for Science）\">\u003Cspan class=\"octicon octicon-link\">\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>案例2：AlphaFold 蛋白质结构预测（AI for Science）\u003C\u002Fh3>\u003Cp>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.infinitensor.com\u002Fprod\u002Fimages\u002FKnowledge_Base\u002FKB_25_zw05.jpg?Expires=1792752589&OSSAccessKeyId=LTAI5t9R6uzvTa69CT92cFvV&Signature=H%2FUza6gZmyh5n%2FsiHEv1Kq2MO%2FE%3D\" alt=\"\">\u003C\u002Fp>\n\u003Ch4 id=\"优化策略-1\">\u003Ca class=\"anchor\" href=\"#优化策略-1\" aria-label=\"跳转到标题：优化策略\">\u003Cspan class=\"octicon octicon-link\">\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>优化策略\u003C\u002Fh4>\u003Col>\n\u003Cli>\u003Cstrong>并行化\u003C\u002Fstrong>：多进程并行化，权重分布到不同进程的共享内存\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>通信优化\u003C\u002Fstrong>：针对 Alltoall 操作的特殊需求，实现定制化算子\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>算子融合\u003C\u002Fstrong>：融合 Attention、Outer Product 等关键算子\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Fol>\n\u003Ch4 id=\"优化效果-1\">\u003Ca class=\"anchor\" href=\"#优化效果-1\" aria-label=\"跳转到标题：优化效果\">\u003Cspan class=\"octicon octicon-link\">\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>优化效果\u003C\u002Fh4>\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>性能提升\u003C\u002Fstrong>：约 10 倍（从 650 秒降至 65 秒）\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>对标GPU\u003C\u002Fstrong>：性能与 GPU 持平，某些场景甚至超越\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Ch2 id=\"软件生态与工具链\">\u003Ca class=\"anchor\" href=\"#软件生态与工具链\" aria-label=\"跳转到标题：软件生态与工具链\">\u003Cspan class=\"octicon octicon-link\">\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>软件生态与工具链\u003C\u002Fh2>\u003Ch3 id=\"hbck-高性能计算套件\">\u003Ca class=\"anchor\" href=\"#hbck-高性能计算套件\" aria-label=\"跳转到标题：HBCK 高性能计算套件\">\u003Cspan class=\"octicon octicon-link\">\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>HBCK 高性能计算套件\u003C\u002Fh3>\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>组件构成\u003C\u002Fstrong>：\u003Cul>\n\u003Cli>KPL（鲲鹏统一并行库）\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>Kunlun 数据库\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>HMPI（Hyper MPI）\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>安装方式\u003C\u002Fstrong>：一键安装脚本，简化部署流程\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Ch3 id=\"开发环境\">\u003Ca class=\"anchor\" href=\"#开发环境\" aria-label=\"跳转到标题：开发环境\">\u003Cspan class=\"octicon octicon-link\">\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>开发环境\u003C\u002Fh3>\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>模块管理\u003C\u002Fstrong>：通过 module 环境管理工具加载\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>编译链接\u003C\u002Fstrong>：链接 KPL 动态库即可使用\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>头文件\u003C\u002Fstrong>：所有 API 定义在 KPL 头文件中\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Ch3 id=\"开源社区\">\u003Ca class=\"anchor\" href=\"#开源社区\" aria-label=\"跳转到标题：开源社区\">\u003Cspan class=\"octicon octicon-link\">\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>开源社区\u003C\u002Fh3>\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>代码开源\u003C\u002Fstrong>：优化案例、融合算子库、共享内存代码等均已开源\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>社区支持\u003C\u002Fstrong>：鲲鹏共享社区提供完整文档和示例\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Ch2 id=\"总结\">\u003Ca class=\"anchor\" href=\"#总结\" aria-label=\"跳转到标题：总结\">\u003Cspan class=\"octicon octicon-link\">\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>总结\u003C\u002Fh2>\u003Cp>鲲鹏超智融合架构代表了 CPU 技术演进的新方向——通过集成专用加速单元，实现通用计算与专用计算的深度融合。这种架构不仅解决了 HPC 与 AI 负载的统一支撑问题，更为科学计算提供了更高效的硬件平台。随着 KPL 生态的不断完善和更多应用的适配，鲲鹏超智融合芯片有望在 AI for Science 领域发挥重要作用，推动科学研究的数字化转型。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.infinitensor.com\u002Fprod\u002Fimages\u002FKnowledge_Base\u002FKB_01_zw6.jpg?Expires=1792752589&OSSAccessKeyId=LTAI5t9R6uzvTa69CT92cFvV&Signature=Qx4clxyNRHWc1WkZcCdvQcg69a4%3D\" alt=\"2025冬季训练营课程表\">\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3 id=\"学习贴士\">\u003Ca class=\"anchor\" href=\"#学习贴士\" aria-label=\"跳转到标题：💡 学习贴士\">\u003Cspan class=\"octicon octicon-link\">\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>💡 学习贴士\u003C\u002Fh3>\u003Cp>更多细节及完整课程内容，请观看直播或查看课程回放。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>链接：\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.infinitensor.com\u002Fcamp\u002Fwinter2025\">https:\u002F\u002Fwww.infinitensor.com\u002Fcamp\u002Fwinter2025\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3 id=\"训练营报名持续进行中\">\u003Ca class=\"anchor\" href=\"#训练营报名持续进行中\" aria-label=\"跳转到标题：📚 训练营报名持续进行中\">\u003Cspan class=\"octicon octicon-link\">\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>📚 训练营报名持续进行中\u003C\u002Fh3>\u003Cp>扫码报名与加入群聊，或点击 \u003Cstrong>「阅读原文」\u003C\u002Fstrong> 直达官网报名\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.infinitensor.com\u002Fprod\u002Fimages\u002FKnowledge_Base\u002FKB_01_zw7.jpg?Expires=1792752589&OSSAccessKeyId=LTAI5t9R6uzvTa69CT92cFvV&Signature=k66yp4XzAuO1%2FrXmGmXbKwbUKas%3D\" alt=\"\">\u003C\u002Fp>\n",[128,130,133,135,137,140,143,146,149,151,154,157,160,163,166,168,170,174,177,180,183,186,189,191,193,195,197,200,202,204,207,209,211,213,216,218,220,222,225],{"id":129,"text":129,"level":9},"超智融合软件的背景与挑战",{"id":131,"text":132,"level":110},"超智融合-hpc-与-ai-的协同发展","超智融合：HPC 与 AI 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