在这个AI技术日新月异的时代，算力已经成为制约AI研究的关键瓶颈。无论是顶尖高校还是科研机构，都在为算力不足而苦恼。然而，就在这个关键时刻，华为携手国内15所头部高校，共同打造出了科教创新卓越/孵化中心，通过产教融合、科教融汇，为高校科研算力困局提供了最强解法。
你是否曾想过，全美TOP 5高校的机器学习博士，竟然也会因为实验室缺少算力而苦恼？
2024年中旬，一位网友在reddit上的帖子引发了广泛讨论。
无独有偶，Nature的报道也揭露了全球学术界在GPU获取上面临的严峻挑战。
研究者们甚至需要排队申请学校GPU集群的使用时间，算力之稀缺可见一斑。
而在我国，GPU严重匮乏的问题同样普遍。有新闻曝出，某大学竟要求学生自备算力上课，这无疑将AI研究门槛推向了一个新的高度。算力瓶颈，让AI本身都变成了一件门槛极高的课程，更别提在AI领域做出突破性成果了。
与此同时，大模型、具身智能等前沿技术的迅猛发展，正在全球范围内引发人才短缺。
根据牛津大学教授的计算，在美国，要求具备AI技能的工作岗位比例增加了5倍。
放眼全球，技术人工智能（Tech-AI）的工作岗位增长了9倍，广义人工智能（Broad-AI）的工作岗位更是增长了11.3倍。
在这一时期内，亚洲的增长尤为显著。然而，尽管世界各地的大学都在试图帮助学生掌握关键的AI技能，但算力短缺却成为了一道难以逾越的鸿沟。AI人才紧缺与算力不足相互交织，加剧了这一危机。
面对这一困境，华为挺身而出，率先在我国高校布局算力解决方案。
华为与北大、清华、上交、浙大、中科大这5所顶尖高校共同签订了“鲲鹏昇腾科教创新卓越中心”的合作。
同时，华为还与复旦大学、哈尔滨工业大学、华中科技大学等10所高校开展了“鲲鹏昇腾科教创新孵化中心”的合作。
卓越中心和孵化中心的成立，是产教融合的典范。通过引入昇腾生态，弥补了高校的算力短缺，极大促进了更多科研成果的迸发。此外，华为还通过改革课程体系，以科研课题、产业课题、竞赛课题为驱动，培养计算产业的顶尖人才。通过攻坚体系架构、计算加速能力、算法能力、系统能力，力争孕育世界级的创新成果。
在AI赋能科研的过程中，GPU凭借其出色的性能和针对LLM训练和推理的强大能力，成为了各大公司疯抢的“黄金”。
然而，美国针对GPU的封锁，让我国在AI和科研领域的进展举步维艰。
为了跨越这道鸿沟，我们必须构建起自主完整的生态体系。
华为昇腾系列AI处理器承担起了重塑我国竞争力的重任。而在算力之上，华为还推出了自研的计算框架CANN，以适配NPU/AI处理器，并充分发挥其优势。CANN支持多种AI框架，包括PyTorch、TensorFlow以及华为自家的昇思MindSpore等。此外，CANN还提供了模型迁移工具，方便开发者将项目快速迁移到昇腾平台。
在异构计算架构CANN之上，华为还推出了全场景深度学习框架昇思MindSpore。昇思MindSpore填补了国内在这一领域的空缺，实现了真正的自主可控。它具备云边端全场景部署、原生支持大模型训练、支持AI+科学计算等关键特性，加速了国内科研创新和产业应用。
深度学习框架是AI开发者的必备工具。
几乎所有的AI开发者都需要用深度学习框架来实现DL算法和应用。
华为昇思MindSpore的出现，弥补了国内在这一领域的空白。
它构建了一个全场景协同且全流程极简的原生开发环境，让开发者能够更高效地进行AI开发。
此外，千行百业的推理应用才是释放AI价值的关键。华为推出了全场景AI推理加速引擎MindIE，它集成了业界最先进的推理加速技术，并继承了开源PyTorch的特性。MindIE能够释放昇腾硬件的极致算力，为用户提供高效、快速的深度学习推理解决方案。
平台搭好了，如何让高校的老师和学生们学会使用呢？
华为从2023年9月开始，陆续在北大、上交、浙大、中科大等高校举办了昇腾AI专场特训营。
特训营涵盖了昇腾领域CANN、MindSpore、MindIE等多方面的课程，让学生们不仅能详细了解核心技术，还有动手实践的机会。
这样的安排非常符合学生对于新知识的吸收特点。比如在上交场，第一天的课程会以迁移为主题，让学生了解昇腾AI基础软硬件解决方案等内容。第二天的课程则会以优化为主题，包括昇腾异构计算架构CANN、Ascend C算子开发等。迁移和优化课程的设置，可谓计之深远。
除了课程之外，华为还举办了算子挑战赛，挖掘算子开发精英。比赛鼓励开发者基于昇腾算力资源进行深度创新与实践，加速AI与行业融合。此外，基于鲲鹏或昇腾计算关键技术与工具进行学术研究的学生，还可以申报研究生奖学金。
在掌握了最新的技术及其应用之后，如何在AI日新月异的今天培育出真正具有突破性的科研成果呢？
北大和兔展的开源文生视频项目Open-Sora Plan就是一个很好的例子。
团队在筹备开源版Sora时，一度因算力和数据要求达不到而搁置。
好在北大与华为联手成立鲲鹏昇腾科教创新卓越中心，让团队迅速得到算力支持。
迁移昇腾生态后，团队发现了CANN的高效并行计算能力、Ascend C接口类库的简化开发流程等种种惊喜。短短一个月后，Open-Sora Plan就正式推出，获得了业内的极大认可。
东南大学的多模式交通大模型MT-GPT则体现出了昇腾算力在成果转化上的实际能力。团队借助昇腾AI的能力，加速了交通大模型的开发、训练、调优和部署。最终，MT-GPT为多模式交通系统任务中的多方位、多颗粒度的决策问题提供了数据驱动。
华为与15所高校的合作，不仅为高校提供了学术研究、科学创新的沃土，还培养了一大批AI顶尖人才，进而孵化出引领世界的科研成果。
随着国产化成为大势所趋，诸如鲲鹏/昇腾这类的国产技术栈，也将遍及到各个IT基础设施之上。
可以预见，在几年的孵化之后，掌握国产技术底座的科研人才将源源不断地将鲲鹏/昇腾技术路线发扬光大。华为领航，我们共创AI未来！在这个充满挑战与机遇的时代，让我们携手前行，共同迎接AI技术的美好明天！
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