产业之声 | “软硬兼施，以软带硬” - 缓解“算力焦虑”的模型与芯片协同优化策略

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本文作者 阿里研究院：周搏、袁媛 阿里巴巴集团公共事务部：星乔、刘明 一 “算力焦虑”下，GPU芯片研发与算力集群建设快速发展 随着大模型技术的快速发展，我国在GPU芯片研发和算力集群建设领域持续加速推进。国内AI芯片企业在芯片性能和能效比上不断优化升级，同时，我国多地纷纷规划建设规模大小不一的GPU算力集群，旨在为大模型训练和千行百业的应用提供充足的算力支持。 然而，当前我国也面临高端芯片获取受限的现实挑战。自主芯片在性能上仍然较国际主流水平有显著差距，且在产能上仍然存在较大的供给缺口。 单靠硬件基础设施这“一条腿”单独走路， 难以应对技术和产业应用的国际竞争。 二 “另一条腿” - 头部大模型厂商的软硬协同优化提升实践 当前在国家政策扶持和地方大模型产业布局上，更多的关注和资源在投向芯片 ………………………………