中國經(jīng)濟網(wǎng)北京6月23日訊（記者 王惠綿）近日，華為常務(wù)董事、華為云計算CEO張平安在華為開(kāi)發(fā)者大會(huì )上表示，盤(pán)古大模型5.5正式發(fā)布，自然語(yǔ)言處理（NLP）、計算機視覺(jué)（CV）、多模態(tài)、預測、科學(xué)計算五大基礎模型全面升級。同時(shí)，基于CloudMatrix 384超節點(diǎn)的新一代昇騰AI云服務(wù)全面上線(xiàn)，為大模型應用提供澎湃算力。

在過(guò)去的一年中，盤(pán)古大模型持續深耕行業(yè)，已在30多個(gè)行業(yè)、500多個(gè)場(chǎng)景中落地，在政務(wù)、金融、制造、醫療、煤礦、鋼鐵、鐵路、自動(dòng)駕駛、氣象等領(lǐng)域發(fā)揮巨大價(jià)值。本次大會(huì )上，華為云重磅發(fā)布盤(pán)古大模型5.5，五大基礎模型全面升級，為行業(yè)提供全新價(jià)值。

盤(pán)古自然語(yǔ)言處理NLP大模型：全新的718B 深度思考模型是一個(gè)由256個(gè)專(zhuān)家組成的MoE大模型，在知識推理、工具調用、數學(xué)等領(lǐng)域大幅增強，實(shí)現能力領(lǐng)先。盤(pán)古大模型5.5在高效長(cháng)序列、低幻覺(jué)、快慢思考融合、Agent等特性上進(jìn)行升級，提升用戶(hù)體驗。例如，盤(pán)古提出了自適應快慢思考合一的技術(shù)，通過(guò)構建難度感知的快慢思考數據和兩階段漸進(jìn)訓練，實(shí)現模型根據問(wèn)題難易程度自適應地切換快慢思考，簡(jiǎn)單問(wèn)題敏捷回復，復雜問(wèn)題深度思考，整體模型推理效率提升8倍。

盤(pán)古預測大模型：采用業(yè)界首創(chuàng )的triplet transformer統一預訓練架構，將不同行業(yè)的數據，包括工藝參數的表格數據，設備運行日志的時(shí)間序列數據，產(chǎn)品檢測的圖片數據進(jìn)行統一的三元組編碼，并在同一框架內高效處理和預訓練，極大地提升預測大模型的精度，并大幅提升跨行業(yè)、跨場(chǎng)景的泛化性。

盤(pán)古科學(xué)計算大模型：華為云持續拓展盤(pán)古科學(xué)計算大模型與更多科學(xué)應用領(lǐng)域的結合。深圳氣象局基于盤(pán)古，進(jìn)一步升級了“智霽”大模型，首次實(shí)現AI集合預報，能更直觀(guān)地反映天氣系統的演變可能性，減少單一預報模型的誤差。重慶市氣象局針對成渝地區降水局地性強，且降水強度大的特點(diǎn)，基于盤(pán)古打造了“天資·12h“氣象大模型，提升災害天氣的日內預報預警能力。深圳能源采用盤(pán)古進(jìn)行中短期風(fēng)光水發(fā)電量預測，減少發(fā)電側棄電，提升能源開(kāi)發(fā)效率。

盤(pán)古計算機視覺(jué)CV大模型：華為云發(fā)布全新MoE架構的300億參數視覺(jué)大模型，這是目前業(yè)界最大的視覺(jué)模型，并全面支持圖像、紅外、激光點(diǎn)云、光譜、雷達等多維度、泛視覺(jué)的感知、分析與決策。另外，盤(pán)古CV大模型通過(guò)跨維度生成模型，構建油氣、交通、煤礦等工業(yè)場(chǎng)景稀缺的泛視覺(jué)故障樣本庫，極大地提升了業(yè)務(wù)場(chǎng)景的可識別種類(lèi)與精度。

盤(pán)古多模態(tài)大模型：全新發(fā)布基于盤(pán)古多模態(tài)大模型的世界模型，可以為智能駕駛、具身智能機器人的訓練，構建所需要的數字物理空間，實(shí)現持續優(yōu)化迭代。例如，在智能駕駛領(lǐng)域，輸入首幀的行車(chē)場(chǎng)景、行車(chē)控制信息和路網(wǎng)數據，盤(pán)古世界模型就可以生成每路攝像頭的行車(chē)視頻和激光雷達的點(diǎn)云，能夠為智能駕駛生成大量的訓練數據，而無(wú)需依賴(lài)高成本的路采。

此外，隨著(zhù)大模型訓練和推理對算力需求的爆炸式增長(cháng)，傳統計算架構已難以支撐AI技術(shù)的代際躍遷。華為云新一代昇騰AI云服務(wù)基于CloudMatrix 384超節點(diǎn)，首創(chuàng )將384顆昇騰NPU和192顆鯤鵬CPU通過(guò)全新高速網(wǎng)絡(luò )MatrixLink全對等互聯(lián)，形成一臺超級“AI服務(wù)器”，單卡推理吞吐量躍升到2300 Tokens/s，與非超節點(diǎn)相比提升近4倍。超節點(diǎn)架構能更好地支持混合多專(zhuān)家MoE大模型的推理，可以實(shí)現“一卡一專(zhuān)家”，一個(gè)超節點(diǎn)可以支持384個(gè)專(zhuān)家并行推理，極大提升效率；同時(shí)，超節點(diǎn)還可以支持“一卡一算子任務(wù)”，靈活分配資源，提升任務(wù)并行處理，減少等待，將算力有效使用率（MFU）提升50%以上。

對于萬(wàn)億、十萬(wàn)億參數的大模型訓練任務(wù)，在云數據中心，還能將432個(gè)超節點(diǎn)級聯(lián)成最高16萬(wàn)卡的超大集群；同時(shí)，超節點(diǎn)還可以支持訓推算力一體部署，如“日推夜訓”，訓推算力可靈活分配，幫助客戶(hù)資源使用最優(yōu)。當前，昇騰AI云服務(wù)已經(jīng)成為AI基礎設施的最優(yōu)選擇，為科大訊飛、新浪、硅基流動(dòng)、面壁智能、中科院、360等超過(guò)1300家客戶(hù)提供澎湃的AI算力，加速千行萬(wàn)業(yè)智能化升級。