一、为什么需要国产AI算力平台

（一）算力需求爆发与供给约束

大模型对算力的需求呈几何级数增长，而算力供给面临双重约束：一方面，高端加速资源总量有限，排队等待成为常态；另一方面，不同架构、不同来源的算力难以统一调用，闲置与短缺同时存在。

如果只是简单地"多买卡"，问题并不会自动解决。真正的瓶颈往往在软件侧——芯片换了，算子要重写；框架换了，模型要重新适配；运维团队不熟悉新环境，稳定性没有保障。这些隐性成本，常常比硬件本身更让团队头疼。

（二）"国产化"到底指什么

需要澄清一个常见误解：国产化不等于"把服务器换成国产的"。真正的全栈国产化，指的是从最底层的硬件芯片，到中间层的操作系统与加速库，再到上层的框架、推理引擎与模型服务，整条链路都采用自主技术。

这样做的意义在于：当外部环境发生变化时，系统仍可独立运行、持续演进，不被单一供应链所制约。对于关键信息基础设施而言，这是一道必要的安全底线，而不是可选项。

（三）行业背景：从"能用"到"好用"

国产AI算力平台的发展，已经走过了两个阶段。第一阶段解决"能不能跑"——让主流模型能在国产芯片上完成训练与推理；第二阶段解决"好不好用"——让性能接近国际同类水平，让迁移成本降到可接受范围，让运维不再依赖原厂专家。

如今行业正处在第二阶段的深水区。评价一个国产AI算力平台是否成熟，不再看它"支持多少种芯片"，而看它能否让开发者在几乎无感的情况下，把业务从一种架构平滑迁移到另一种架构。

二、读懂国产AI算力平台的关键名词

（一）全栈国产化

如前所述，全栈国产化强调链条完整。它包含四个层次：

① 硬件层，芯片、服务器、整机；

② 系统层，操作系统、驱动、虚拟化；

③ 加速层，算子库、通信库、并行框架；

④ 应用层，推理引擎、模型服务、开发工具链。

任何一层缺失，都会成为"卡脖子"的薄弱环节。

（二）异构算力与芯片适配

不同架构的加速芯片并存，被称为异构算力。芯片适配不是"能点亮就行"，而是要完成三件事：算子覆盖（常用计算是否都有高效实现）、精度对齐（计算结果是否与参考实现一致）、性能调优（是否发挥出硬件应有的算力）。

（三）算子与加速库

算子是神经网络计算的基本单元，如矩阵乘、卷积、归一化等。​加速库则是这些算子的高度优化实现集合。同一个模型，用通用实现和用深度优化后的算子库，性能可能相差数倍。这也是为什么平台自研加速库如此关键。

（四）RDMA与无损网络

大规模分布式训练中，卡与卡之间要频繁交换梯度与中间结果。RDMA是一种允许直接访问远端内存的通信技术，能大幅降低传输时延。而无损网络指通过流量控制机制避免丢包，确保通信稳定。二者配合，才能让上千张卡像一台机器一样协同。

（五）算力调度

算力调度是"把合适的算力，送到需要的任务面前"。它需要感知资源分布、任务特征与网络状况，做出匹配决策。调度粒度正在从"集群级"向"任务级"细化——早期关注如何把多个集群连起来，现在则要根据具体任务自动匹配芯片架构、存储配置与网络拓扑。

（六）智算平台的能力分层

一个完整的智算平台，通常分为三层：资源层（提供算力）、加速层（提升效率）、服务层（封装易用性）。分层的价值在于，每一层可以独立演进，也可以组合交付。

三、天翼云国产AI算力平台的体系布局

天翼云立足全栈自研的技术体系，打造云智超一体的泛在算力基础设施，构建了"息壤""云骁""慧聚"三大智算平台。三者并非重复建设，而是各守一段链路。

（一）息壤：算力调度与统筹层

"息壤"是天翼云自主研发的一体化智算服务平台。其名称取自中国古老典籍，《山海经注》有云："息壤者，言土自长息无限，故可以塞洪水也。"取"生生不息"之意，寄托让算力如土壤般源源不断供给的愿景。

平台盘活通算、智算和超算算力，把不同来源的异构资源统一接入、统一封装、统一调度，并已纳管多家算力厂商，为用户提供普惠的智算调度服务。在架构上，它提出"资源无关、框架无关、工具无关"的思路，把适配负担从用户侧转移到平台侧。

（二）云骁：算力加速与集群承载层

云骁智算平台是提供大规模高性能计算服务及加速套件的智算算力平台，定位更偏向底层算力基础设施。它的核心特点是：用户无需建设、调优和运维复杂的计算节点、存储与高速网络，即可使用高性能、高效率、高扩展性的智能计算基础设施。

平台集成"异构计算、高速存储、无损网络、算力加速、高效运营"五大能力，构建起超大规模集群调度与多层级加速体系，支持单集群超万张加速卡的协同计算，通过动态资源分配与负载均衡保障集群长稳运行。

在国产化适配方面，云骁针对国产加速卡做深度优化，通过算子加速与框架调优，把国产智算性能提升到行业领先水平。

（三）慧聚：大模型全生命周期层

"慧聚"可针对大模型训练微调场景提供训推一体化算力服务，实现万卡资源调度。它通过封装高性能计算能力、分布式算力调度能力与训练推理加速技术，构建一站式全链路大模型生产应用流水线。

其特点体现在三方面：模型调优与快速部署，用户仅需少量操作即可完成模型训练，训练后的模型自动保存至模型库并支持一键部署；异构算力无感知训练，同一模型可在不同架构算力上无缝切换；国产化生态支持，内置自研AI框架与加速算子库，提供断点续训能力，并预置多款主流大模型。

四、国产化的技术纵深

（一）芯片与服务器层面

天翼云在国产化硬件方面已形成较完整的产品系列。服务器层面形成了计算型、存储型和智算型服务器的完整产品线；云主机层面，新一代国产化云主机搭载国产处理器，内置独立安全处理器与密码协处理器，形成硬件级可信根，并深度融合高性能数据面技术，从芯片层到软件层构建全栈性能优化体系。

在芯片生态合作方面，天翼云与国产芯片厂商深度协同，完成全量化软件适配，并在银行、央企等关键领域实现规模化商业部署；同时与产业伙伴共建先进计算产业创新中心，深化在云基础设施与云平台适配领域的合作。

（二）操作系统与软件栈

操作系统层面，天翼云主机深度适配国产操作系统，兼容性测试通过率达到较高水平。这种适配并非简单的"能运行"，而是实现了从内核调度到资源管理的深度协同——例如通过分域调度技术把处理器资源划分为控制域、计算域与输入输出域，在数据库事务处理场景中实现可观的性能提升。

（三）框架与推理引擎

在框架层面，平台全面兼容主流深度学习框架，同时通过自研异构训推框架对模型与代码进行适配和转换，实现"一次开发、多框架运行"的体验。使用者无须纠结框架选择，模型也不必为迁移而重写。

在推理侧，平台提供模型量化压缩、自研推理加速算子库、自研推理加速框架等能力，并支持 KVCache 缓存加速、弹性扩缩容与全链路可观测，让模型在线上运行时的响应速度与资源利用率达到可用水平。

（四）全栈协同的价值

单点突破容易，全栈协同困难。当芯片、系统、框架、引擎来自不同技术路线时，性能损耗往往隐藏在层层调用之中。全栈自研的优势正在于此：每一层的优化都能被下一层感知，跨层协同才可能实现。这也是"国产AI算力平台"区别于"国产芯片堆叠"的关键。

五、核心能力详解

（一）万卡集群调度

平台支持单集群超万张加速卡的协同计算，通过动态资源分配与负载均衡技术保障集群长稳运行。调度能力涵盖装箱调度、拓扑感知调度、成组调度、故障感知调度等多种策略，让任务不仅"能落下"，还"落得合理"。

（二）高性能通信与存储

网络侧提供单机高带宽与高速网络互联，满足超大规模并行通信需求，并基于无损网络协议实现低延迟、高吞吐传输。存储侧支持并行文件存储、海量文件存储、对象存储等多种形态，提供百万级 IOPS 与亚毫秒级时延，支持大容量非结构化数据的保存与分析。

（三）故障感知与断点续训

大规模训练中，一次故障可能让数天的计算成果归零。平台具备容器故障动态感知与任务断点续训能力，实现故障快速检测、快速定位、快速恢复，并能有效规避慢节点对训练的影响。断点续训恢复时间约15分钟，显著压缩非正常停机时间。

（四）全流程可观测

训练全流程可观测，提供从资源、任务到算子多维度的细粒度观测能力。当训练速度不及预期时，团队可以逐层定位瓶颈在通信、存储还是算子实现，而不是只能凭经验猜测。

六、典型应用场景与成效

（一）汽车工业

某车企基于平台构建高性能计算专属资源池，将空气动力学模拟测试时间从10小时缩短至6小时，显著提升新车研发效率。仿真类任务对算力消耗巨大，调度与并行能力的提升直接转化为研发周期的缩短。

（二）石油勘探

某油田通过平台构建超算云资源池，实现勘探数据的高效处理，地震资料出站时间缩短60%以上，数值模拟单次处理时长减少80%。

（三）气象预报

平台支持气象模型的高分辨率模拟，将短期预报精度提升至小时级，为灾害预警提供更可靠的数据支持。

（四）医疗健康

某三甲医院通过平台构建智能算力底座，支撑医疗AI模型的训练与部署，提升诊断效率与准确性。医疗数据敏感度高，平台支持密文状态下的模型训练，确保原始数据不出域。

（五）语音与对话式AI

天翼云为国内专业的对话式人工智能平台企业思必驰提供智能算力、云计算、数据等服务，支撑其大模型训练平台与常规模型训练平台的运行。依托平台，思必驰进一步降低了语音识别训练的时间周期与算力使用成本，能够更快推出满足不同场景需求的AI语音产品。

（六）政务与央国企

天翼云已助力中国石油化工集团有限公司、中铁物资集团有限公司、东莞市政务服务和数据管理局、霍尔果斯市等央国企及政府部门完成相关部署，推动国产技术在政务、能源、物流等领域深度落地。面向基层单位，一体机形态提供全国产化底座与预装工具链，数据在本地闭环处理，满足数据不出域的安全要求。

七、能力认可

技术能力需要第三方视角的检验。云骁智算平台率先通过中国信息通信研究院《可信算力服务平台技术能力要求 第3部分：智算平台》评估，成为业内首批通过该项评估的平台之一。

"息壤"作为天翼云自主研发的代表性成果，入选"2022年度央企十大超级工程"，并荣获中国算力大会"算力中国·年度突破成果"奖项，获评数字中国建设峰会"十大硬核科技"，入选国有企业数字化转型论坛"典型数字技术成果"；依托以"息壤"为核心的一体化智算服务体系，天翼云荣获世界互联网大会"杰出贡献奖"，相关智算基础设施项目荣获中国电子学会科技进步奖。

在平台能力评估方面，"息壤"一站式智算服务平台在模型管理、模型开发、模型训练、模型推理、资源调度、性能等多个能力领域、数十个测试项中全部通过，以"卓越级"能力通过评估。

八、结语：自主可控是一条需要耐心的长路

国产AI算力平台的意义，不在于证明"我们也有"，而在于让整个产业在算力供给上获得真正的选择权。这种选择权由三层构成：底层不被卡住，中间层不被锁死，上层不被绑死。

从天翼云的实践看，这条路走的是"分层解耦、逐层攻坚"的路径：息壤解决资源如何统筹，云骁解决性能如何释放，慧聚解决流程如何简化；而在更底层，芯片适配、系统协同、算子优化这些不显眼的工作，才是决定平台能否真正好用的地基。

这条路注定需要耐心。芯片性能的追平需要时间，算子库的覆盖需要积累，生态的迁移需要一代开发者的实际使用。但方向是清晰的：当国产算力从"可用"走向"好用"，当迁移成本从"重写"降到"改配置"，人工智能的普惠才真正具备了物质基础。