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华为昇腾芯片：多模态模型国产化的硬核突破

ds 2025/7/31 17:45:59

前言

在当今数字化时代，人工智能技术的发展日新月异，多模态模型作为 AI 领域的重要发展方向，正逐渐改变着人们与计算机交互的方式以及众多行业的运作模式。多模态模型能够处理多种类型的数据，比如图像、文本、语音等，从而实现更加智能、自然的人机交互和更精准的数据分析与决策，但是多模态模型的发展离不开强大的算力支持，芯片作为算力的核心载体，其重要性不言而喻。随着国际形势的变化，在这样的背景下，华为昇腾芯片脱颖而出，成为支撑多模态模型发展的重要力量。华为长期以来在技术研发上的巨额投入与深厚积累，使其在芯片设计与制造领域取得了显著成果。昇腾芯片不仅具备强大的计算能力，还在国产化路径上不断探索与突破，为我国多模态模型的发展提供了坚实可靠的基础，有望助力我国在人工智能领域实现弯道超车，摆脱对国外芯片技术的依赖，推动相关产业的自主可控发展。

华为昇腾芯片概述

昇腾，其实有两层定义。一层是狭义的定义，特指华为昇腾芯片；另一层是广义的定义，是指围绕昇腾芯片的整个全栈计算生态。既包括硬件，也包括软件、算法以及应用服务。

昇腾芯片是华为（海思）自主研发的、专为高性能 AI 计算设计的 NPU（神经网络处理器）芯片。昇腾芯片系列主要包含昇腾 310 和昇腾 910 两个子系列。昇腾芯片的发布旨在满足 AI 大模型及应用落地催生的海量 AI 训练和推理计算需求。

1、芯片架构与技术特点

华为昇腾芯片采用了自家独特的达芬奇架构。该架构专为人工智能计算设计，具有出色的计算能效比。以昇腾 910 为例，其强大的算力能够满足大规模深度学习计算的需求，在处理矩阵运算等人工智能常见计算任务时，展现出极高的效率。昇腾芯片还具备先进的张量处理单元（TPU），能够加速神经网络中的张量计算，大大提高了模型训练和推理的速度。在图像识别任务中，昇腾芯片可以快速处理大量的图像数据，准确识别出目标物体，这得益于其高效的架构设计和强大的计算核心。

2、昇腾芯片产品系列及应用场景

华为昇腾芯片拥有丰富的产品系列，以满足不同场景的需求。昇腾 910 主要面向数据中心等需要强大计算能力的云端场景，适用于大规模的深度学习模型训练，如训练超大规模的多模态预训练模型。而昇腾 310 则侧重于边缘计算等低功耗领域，例如在智能安防摄像头中，昇腾 310 可以实时对采集到的视频图像进行分析，识别异常行为，同时由于其低功耗特性，不会给设备带来过高的能耗负担。这种针对不同场景设计的产品系列，使得昇腾芯片能够广泛应用于 “端、边、云” 全场景，为多模态模型在各个环节的应用提供有力支持。

多模态模型对算力的需求

多模态模型能够处理和理解多种类型的信息，如文本、图像、音频、视频等。这种能力使其不仅能够处理单一数据类型的任务，还能在不同数据类型之间建立联系和融合，实现综合理解。多模态模型在图像、视频、3D 等多模态生成领域展现出巨大的商业应用潜力，颠覆了传统内容创作模式。

1、多模态数据处理的复杂性

多模态模型需要同时处理文本、图像、语音等多种类型的数据。不同类型的数据具有不同的特征和结构，文本数据是离散的符号序列，图像数据是高维的像素矩阵，语音数据则是连续的音频信号。要将这些不同模态的数据进行融合和分析，需要进行大量复杂的计算。在一个多模态情感分析任务中，模型不仅要理解文本中的语义信息，判断其情感倾向，还要分析图像中的表情特征以及语音中的语调变化，综合这些信息来准确判断用户的情感状态。这就要求算力平台能够快速处理多种数据类型的复杂运算，对芯片的计算能力和数据处理灵活性提出了极高的要求。

2、模型训练与推理的算力挑战

在多模态模型的训练过程中，由于模型参数众多，数据量庞大，需要进行海量的矩阵乘法、卷积运算等操作。训练一个大型的多模态预训练模型，可能需要处理数亿甚至数十亿的参数，这需要芯片具备强大的并行计算能力，能够在短时间内完成大量的计算任务，否则训练过程将耗费极长的时间和高昂的成本。在推理阶段，虽然计算量相对训练阶段有所减少，但对实时性要求极高。在智能客服场景中，当用户同时发送文本和语音信息时，模型需要快速对这些多模态信息进行推理，给出准确的回复，这就要求算力平台能够在毫秒级的时间内完成推理计算，满足实时交互的需求。

华为昇腾芯片支撑多模态模型的技术实现

接下来介绍一下华为昇腾芯片支撑多模态模型的具体实现，这里从硬件和软件两个方面来分享。

1、硬件层面的优化

基于昇腾芯片，华为开发了AI算力板卡、服务器、集群等一系列硬件产品，如下图所示：

这些硬件覆盖了边缘推理、云端推理、云端训练三大场景，可以满足不同行业用户的AI计算需求。

强大的计算核心设计：昇腾芯片通过精心设计计算核心，使其能够高效执行各种人工智能算法。在处理多模态数据时，多个计算核心可以并行工作，分别处理不同模态的数据计算任务。在处理图像和文本的联合任务时，一部分计算核心专注于图像的卷积计算，提取图像特征，另一部分计算核心则负责文本的词向量计算和语义分析，通过这种并行计算方式，大大提高了多模态数据的处理效率。
高速数据传输与存储：为了应对多模态数据量大、传输频繁的特点，昇腾芯片优化了数据传输和存储架构。采用高速的片上缓存和先进的内存管理技术，减少数据在芯片内部和外部存储之间传输的延迟。在多模态模型推理过程中，模型需要频繁读取图像、文本等数据进行计算，昇腾芯片的高速数据传输通道能够快速将数据从内存加载到计算核心，同时将计算结果及时存储，确保整个推理过程的流畅性，避免因数据传输瓶颈导致的性能下降。

2、软件层面的协同

适配多模态模型的计算框架：华为开发了专门适配昇腾芯片的计算框架，如 MindSpore。该框架针对多模态模型的特点进行了优化，能够更好地利用昇腾芯片的硬件资源。MindSpore 支持多模态数据的统一表示和处理，在模型训练过程中，能够自动将不同模态的数据分配到合适的计算资源上进行处理，实现计算资源的高效利用。通过自动并行机制，将多模态模型的训练任务在昇腾芯片的多个计算单元上并行执行，加速训练过程。
多模态算法库与工具：华为还提供了丰富的多模态算法库和工具，方便开发者基于昇腾芯片开发多模态模型应用。这些算法库包含了图像识别、语音识别、自然语言处理等多种模态的基础算法，以及多模态融合算法。开发者可以直接调用这些算法库中的函数和工具，快速搭建多模态模型，减少开发时间和难度。在开发一个智能教育应用时，开发者可以利用昇腾芯片配套的算法库，轻松实现对学生学习视频中的图像、语音和文本信息的综合分析，了解学生的学习状态和知识掌握情况。

国产化路径优势与成果

最后再分分享一下国产化之路的效果，这里从自主可控和产业生态两个方面来讲。

1、自主可控的技术体系

华为昇腾芯片的国产化路径，使得我国在多模态模型算力支撑方面拥有了自主可控的技术体系。从芯片架构设计、制造工艺到配套的软件计算框架，都摆脱了对国外技术的依赖。在国际形势复杂多变，技术封锁风险加剧的情况下，这种自主可控的技术体系为我国人工智能产业的持续发展提供了坚实保障。政府、金融等关键领域在应用多模态模型时，可以放心使用基于昇腾芯片的解决方案，不用担心因外部技术限制而导致系统瘫痪或数据安全问题。

2、产业生态建设成果

随着昇腾芯片在多模态模型领域的应用推广，围绕其构建的产业生态逐渐繁荣。众多国内企业和开发者积极参与到基于昇腾芯片的多模态模型开发中。在智能安防领域，企业利用昇腾芯片开发出能够同时识别视频图像中的人物、物体以及声音异常的多模态智能监控系统；在智能医疗领域，基于昇腾芯片的多模态医学影像分析系统可以结合患者的病历文本信息和医学影像数据，辅助医生进行更准确的诊断。华为还通过举办开发者大赛、技术论坛等活动，吸引了大量人才投身于昇腾生态建设，促进了技术的交流与创新，进一步推动了多模态模型在各行业的应用落地。

结束语

华为昇腾芯片在支撑多模态模型的国产化路径上已经取得了令人瞩目的成绩。从独特的芯片架构设计到软硬件协同优化，再到构建自主可控的产业生态，昇腾芯片为我国多模态模型的发展注入了强大动力。在未来，随着人工智能技术的不断发展，多模态模型的应用场景将更加广泛，对算力的需求也将持续增长。华为昇腾芯片有望继续发挥技术创新优势，不断提升芯片性能和计算效率，进一步完善产业生态，与国内众多企业和开发者携手共进。相信在昇腾芯片的助力下，我国多模态模型技术将在全球竞争中脱颖而出，推动我国人工智能产业迈向新的高度，为各行业的数字化转型和智能化升级提供更加强有力的支持，让我们在智能化时代的浪潮中掌握更多主动权，创造出更多具有国际竞争力的人工智能应用和产品。