近期，一份关于异构算力协同的深度研究报告《全球计算联盟GCC：2025年异构算力协同白皮书》引发了业界的广泛关注。该报告全面剖析了当前算力产业的发展脉络、体系架构、关键技术突破、实际解决方案以及对未来的洞察。
随着人工智能技术的迅猛推进，算力需求呈现出爆炸式增长态势。异构算力，以其对不同计算任务的优化能力，成为满足这一需求的关键所在。然而，当前异构算力面临着碎片化、生态系统割裂以及协同效率低下等多重挑战。在此背景下，得益于政策推动与市场需求的双重激励，中国算力产业迎来了高速发展的黄金时期，特别是智能算力领域，预计到2025年，中国智能算力规模将达到748 EFLOPS，占全球比重高达60%，并有望在2028年进一步攀升至2781.9 EFLOPS。
异构算力，即不同架构计算单元的有机结合，在智能计算领域，主要体现为针对大模型的多种AI芯片算力，包括GPGPU和专用ASIC两大类。尽管潜力巨大，但异构算力在协同过程中仍需跨越“资源墙”、克服“生态割裂”以及提升“效率”等难题。
为了应对这些挑战，业界正在积极探索构建一套包含统一计算、通信、调度和评测的协同体系架构。这一架构旨在打破生态壁垒，实现高速数据传输，优化资源编排，并提供统一的评估标准。关键技术如跨架构编译、统一算子加速库等，为各体系的有效运行提供了坚实支撑。
在实际应用层面，“一模多芯”异构混池训练和低成本异构混合推理成为推动异构算力协同的重要方向。中国电信、智源研究院等机构已推出相关解决方案，这些方案在提升计算效率、降低成本方面取得了显著成效。
展望未来，异构算力协同技术将向芯片级新计算范式、主机级超节点异构、集群级跨域协同以及“四算一体”场景融合的方向发展，为人工智能和数字经济的蓬勃发展提供强大动力。
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