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        銀河麒麟智算操作系統:引領AI時代新變革

        作者: 時間:2025-03-12 來源: 收藏

        近期,國產AI大模型DeepSeek在全球范圍內迅速崛起,成為AI領域的現象級熱點。在人工智能技術飛速發展的今天,大模型已成為推動產業變革的核心驅動力。當AI大模型訓練需要萬卡級算力支撐,當自動駕駛的實時決策依賴毫秒級響應,當智能制造的海量數據亟待高效處理……通用操作系統面臨著前所未有的智能化需求:更高的資源調度效率、更包容的異構算力兼容、更可靠的安全保障,為千行百業智能化升級提供底座支撐。

        本文引用地址:http://www.104case.com/article/202503/467985.htm

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        銀河麒麟智算操作系統應勢而生,作為自主創新的智能計算底座,它以“異構混訓、安全創新、性能高效、生態統一”為核心理念,突破技術藩籬,重構算力價值,旨在為各行業提供強大、靈活、安全、創新、可靠的智能計算解決方案,為數字經濟時代打造全新“智算引擎”!

        為人工智能而生的操作系統

        銀河麒麟智算操作系統是專為AI時代設計的操作系統,覆蓋“芯片適配-算力調度-開發支持-場景落地”全鏈條,打造智能驅動數字化標桿產品。

        基于“全棧式技術架構”的核心定位,系統構建了“三位一體”端到端能力體系:系統層提供AI增強的銀河麒麟高級服務器操作系統,實現芯片級異構算力適配與智能調度;框架層提供統一訓練/推理框架與高效算子庫,打通開發支持關鍵路徑;資源管理層通過云化智能調度平臺,實現跨地域異構算力的動態優化配置。這一架構貫通了從硅片到場景的全棧價值鏈路,既保證了底層算力的高效供給,又降低了中層AI工程化門檻,還完成上層AI應用的敏捷創新支撐,形成從基礎算力到場景價值的完整轉化閉環。

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        七大引擎提升效能高度

        容器啟動加速

        容器冷啟動速度提升30%以上。

        GPU拓撲感知優化的批量調度

        實現了GPU拓撲感知調度,支持多機多卡拓撲感知調度;麒麟AI作業調度器與主流開源相比,訓練任務完成時間縮短約30%,提升大規模訓練時任務的運行效率。

        NUMA感知調度

        實現了集群級的NUMA感知調度,支持NUMA結構下的訪存優化組合計算和自動親和性綁定;與kubelet原生NUMA分配算法相比,分配耗時縮短一倍,提升大規模訓練時任務的運行效率。

        算子分析與優化

        兼容主流框架算子,面向國產CPU實現自適應并行化和自動向量化CPU算子優化,算子性能整體提升3倍以上;實現100+典型GPU算子優化。

        多GPU訓練框架兼容

        同源支持多GPU的統一訓練框架,消除各類AI加速芯片軟件棧間的差異。

        國產“CPU+GPU”推理框架優化

        綜合拓撲感知資源調度、基于圖優化的算子融合、運行時通信優化、運行時內存優化、GPU算子優化、CPU算子優化、同步域感知的內核線程調度優化等技術進行推理框架優化。

        異構加速卡統一通信庫

        支持異構GPU間混合GDR,支持Allreduce、Allgather、All2all等典型集合通信,支持多節點異構多卡的DDP并行訓練。

        全面釋放AI應用潛能

        ●   智慧金融——基于銀河麒麟智算操作系統的金融大模型推理優化

        方案架構:適配支持FT5000C+某國產GPU 64卡集群;

        應用價值:適配支持金融大模型及基于金融大模型的風控等金融場景推理服務;數據訪問延遲降低40%-60%,計算性能大幅提升,推理性能最高提升達9.67倍。

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        ●   智慧黨建——基于銀河麒麟智算操作系統的智慧審校模型適配優化

        方案架構:基于FT5000C+某國產GPU 4卡AI服務器;

        應用價值:傳統審校依賴人工逐字核查,千頁文檔需3-5人日且存在漏檢風險(錯誤率5%),而智慧審校通過優化LTP、ResNet、Diffusion等十大模型,實現千頁文檔小時級自動化審查,敏感信息識別準確率達99.8%,審校效率提升百倍;依托基于銀河麒麟智算操作系統的國產智算底座,保障全鏈路數據安全,杜絕技術“后門風險”;該方案具備“開箱即用+安全自主”優勢,且適用性廣,例如出版、司法、政務公文等場景都可復制使用,兼具高效落地能力與市場爆發潛力,助推國產算力生態與產業智能化雙向升級。

        當前,計算產業面臨著以人工智能為驅動力的新變革。麒麟軟件將順應變革趨勢,持續投入AI相關技術研發,聚焦產業與市場發展需要,滿足算力需求,與生態伙伴加強協同,賦能千行百業數智化轉型。



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