【精彩回顾.上海交通大学专场】---大模型推理需求下的计算生态链变革

2025 年 6 月 6 日，由存算一体开发者社区与上海交通大学联合主办的 “大模型推理需求下的计算生态链变革” 专场活动在上海交通大学闵行校区顺利举办。本次活动汇聚了算能、OpenDataLab、知存科技、天翼云等企业专家，围绕大模型时代的算力架构创新、数据生态构建及产业实践展开深度探讨，推动产学研用协同发展。以下为核心内容回顾：

一、存内计算架构：突破算力瓶颈的硬件革新

知存科技数字设计专家邢小地在《硬件架构创新：存内计算架构下的数字计算生态》演讲中指出，大模型发展面临功耗、带宽、成本、容量四大瓶颈，传统冯·诺依曼架构的 “存储墙” 问题尤为突出（DDR 功耗占比达 74%，数据搬运时间是计算的 89 倍）。存内计算（CIM）通过将计算单元嵌入存储阵列，实现 “存储即算力”，可显著提升算力密度并降低功耗。

- 技术优势：存内计算架构支持向量 - 矩阵乘法（如 GEMM 运算）的原位计算，避免数据频繁搬运。例如，知存科技的存算核在 28nm 工艺下即可实现与 12nm 数字核相当的算力密度，且单位面积功耗更低。

- 应用场景：适用于神经网络的 Conv 层推理及大模型的 Linear 层，尤其在边缘智能、自动驾驶等实时性要求高的场景中优势显著。通过 3D 堆叠技术，存算阵列与数字控制层协同，可进一步提升算力。

二、OpenDataLab：构建大模型时代的数据基座

OpenDataLab 数据平台专家叶奕谷分享了《开源数据与工具协同，OpenDataLab 构建大模型时代的创新基座》，强调数据在大模型发展中的核心地位：

- 数据生态：OpenDataLab 已开源 7700 + 数据集，容量超 180TB，覆盖文本、图像、视频等多模态数据，支持大模型预训练、微调、评测全生命周期。例如，“万卷・丝路” 多语言数据集涵盖 8 个语种，数据总量超 800B Tokens，助力跨文化大模型研发。

- 工具链赋能：开源数据提取工具 MinerU 可高效解析 PDF/PPT 等文档，智能标注工具 LabelU 支持多模态数据标注，大幅提升数据处理效率。通过与高校、企业合作，OpenDataLab 推动数据标准化与开源共享，降低大模型开发门槛。

 三、算能与天翼云：软硬件协同的算力实践

算能云端产品线负责人王少泽介绍了《唯快不破：SophNet 产品焕新升级》，展示算能在 TPU 与 RISC-V 处理器领域的布局。其最新智算服务器 SGM7-40 搭载原生 FP8 算力单元，支持大模型极速推理，相比传统方案成本降低 80%，推理速度提升 45.2t/s。

天翼云智算产品线研发专家范顺国则分享了《国产万卡集群实战：息壤超大规模训练实践与性能优化》，探讨了万卡集群中的环境准备、训练调优及断点续训技术，强调异构算力协同与故障处理能力在大模型训练中的关键作用。

四、生态联动：从技术到应用的全链条整合

本次活动首次披露 存算一体开发者社区的生态规划：

- 开发者支持：社区将推出存内计算开源工具链，提供实训营与技术竞赛，降低硬件开发门槛。例如，2025 年 “知存科技杯” TensorCore 赛题聚焦轻量化 AI 模型优化，吸引高校与企业开发者参与。

- 产业合作：社区联动智谱 AI、Coze 等企业，探索存内计算在具身智能、多模态模型中的应用场景，并与 AWS、GitCode 等平台共享资源，扩大技术影响力。

- 行业前瞻：聚焦于存算一体技术发展，着眼于AI端侧前沿发展态势，打造新一代AI硬件开发者社区。

五、未来展望：算力与数据驱动的 AI 生态变革

大模型时代的计算生态链正从 “模型中心” 转向 “数据与算力协同”。存内计算架构与开源数据平台的结合，将推动 AI 硬件从通用化走向定制化，加速大模型在垂直领域的落地。正如活动嘉宾所言：“只有打破硬件、软件、数据之间的壁垒，才能真正释放大模型的生产力。”

关于存算一体开发者社区 ：

聚焦开发者需求，构建AI全链路生态，推动存算一体技术普及。

依托行业前沿算力架构，首发技术开源与实战训练营，提供高性能硬件底座与全栈工具链。联合高校、研究院及企业，打造首个聚焦存算一体的开发者社区，覆盖“技术研发—实践—产业应用”全周期。通过开源生态、沉浸式实训与产学研协同，降低技术门槛，加速算力创新商业化。聚焦智能驾驶、工业质检等场景，助力开发者实现从创意到落地的价值跃迁，共塑存算一体新未来。

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