報(bào)道

編輯：編輯部 HYZ

梁文峰說(shuō)，錢從來(lái)都不是問(wèn)題，唯一擔(dān)心的是缺算力。不過(guò)，基于昇騰國(guó)產(chǎn)910B算力的DeepSeek R1系列推理API，性能已經(jīng)直接對(duì)標(biāo)高端GPU了！而且，華為已經(jīng)率先攜手國(guó)內(nèi)15所頭部高校，打造出了獨(dú)一份的科教創(chuàng)新卓越/孵化中心，通過(guò)產(chǎn)教融合、科教融匯破解高校科研的算力困局。

全美TOP 5高校的機(jī)器學(xué)習(xí)博士，實(shí)驗(yàn)室卻連一塊能夠提供大量算力的GPU都沒(méi)有？

2024年中旬，一位網(wǎng)友在reddit上發(fā)的帖子，立刻引發(fā)了社區(qū)大討論——

年底，Nature的一篇報(bào)道更是揭露了學(xué)術(shù)界在GPU獲取上面臨的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)——研究者竟然需要排隊(duì)申請(qǐng)學(xué)校GPU集群的使用時(shí)間。

同樣，在我國(guó)高校的實(shí)驗(yàn)室內(nèi)，GPU嚴(yán)重匱乏的問(wèn)題也很普遍。甚至還曾曝出過(guò)大學(xué)要求學(xué)生自備算力上課這樣十分離譜的新聞。

可見(jiàn)，「算力」這個(gè)瓶頸，甚至讓AI本身都變成了一件門(mén)檻極高的課程。

AI人才緊缺，且算力不足

與此同時(shí)，大模型、具身智能等前沿技術(shù)的迅猛發(fā)展，則正在全球范圍內(nèi)引發(fā)人才短缺。

根據(jù)牛津大學(xué)教授的計(jì)算，在美國(guó)，要求具備AI技能的工作崗位的比例增加了5倍。

放眼全球，技術(shù)人工智能（Tech-AI）的工作崗位增長(zhǎng)了9倍，廣義人工智能（Broad-AI）的工作崗位增長(zhǎng)了11.3倍。

在這一時(shí)期內(nèi)，亞洲的增長(zhǎng)尤為顯著。

雖然世界各地的大學(xué)都在試圖幫助學(xué)生掌握關(guān)鍵的AI性能，但正如前文所說(shuō)，算力如今已經(jīng)成為了一種「奢侈品」。

為了彌合這一差距，企業(yè)與高校的合作便成了一個(gè)重要手段。

鯤鵬昇騰科教創(chuàng)新孵化中心，開(kāi)啟高校科研布局

好在，為了在我國(guó)高校培養(yǎng)起同樣的創(chuàng)新體系，華為已經(jīng)開(kāi)始布局了！

現(xiàn)在，華為已經(jīng)和北大、清華、上交、浙大、中科大這5所頂尖高校，共同簽訂了「鯤鵬昇騰科教創(chuàng)新卓越中心」的合作。

此外，華為也同步推進(jìn)和復(fù)旦大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)、華中科技大學(xué)、西安交通大學(xué)、南京大學(xué)、北京航空航天大學(xué)、北京理工大學(xué)、電子科技大學(xué)、東南大學(xué)、北京郵電大學(xué)等10所高校，開(kāi)展了「鯤鵬昇騰科教創(chuàng)新孵化中心」的合作。

卓越中心和孵化中心的成立，是產(chǎn)教融合的典范：

通過(guò)引入昇騰生態(tài)，彌補(bǔ)了高校的算力短缺，極大促進(jìn)了更多科研成果的迸發(fā)；

通過(guò)改革課程體系，以科研課題、產(chǎn)業(yè)課題、競(jìng)賽課題驅(qū)動(dòng)，來(lái)培養(yǎng)計(jì)算產(chǎn)業(yè)的頂尖人才；

通過(guò)攻堅(jiān)體系架構(gòu)、計(jì)算加速能力、算法能力、系統(tǒng)能力，力爭(zhēng)孕育世界級(jí)的創(chuàng)新成果；

通過(guò)打造諸多「AI+X」交叉學(xué)科，引領(lǐng)智能化的生態(tài)發(fā)展。

如今，AI for Science的意義，已經(jīng)不言自明。

根據(jù)谷歌DeepMind的最新調(diào)查，每三位博士后研究員中就有一位使用大語(yǔ)言模型來(lái)協(xié)助完成文獻(xiàn)綜述、編程和文章撰寫(xiě)等工作。

而今年的諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)和化學(xué)獎(jiǎng)，更是都頒發(fā)給了AI領(lǐng)域的研究人員。

可以看到，在AI賦能科研的過(guò)程中，GPU憑借著在這些對(duì)高性能計(jì)算有需求的領(lǐng)域里出色的性能，以及針對(duì) LLM 訓(xùn)練和推理的強(qiáng)大能力，成為了彌足珍貴的「黃金」，遭到了微軟、xAI、OpenAI等各大公司的瘋搶。

然而，美國(guó)針對(duì)GPU的封鎖，讓我國(guó)在AI和科研領(lǐng)域的進(jìn)展舉步維艱。

為了跨越這道鴻溝，我們必須構(gòu)建起自主完整的生態(tài)體系并將其發(fā)展壯大。

在算力層面，華為昇騰系列AI處理器承擔(dān)起了重塑我國(guó)競(jìng)爭(zhēng)力的重任。

而在算力之上，我們還需要有一個(gè)自研的計(jì)算框架去適配，以便充分發(fā)揮出NPU/AI處理器的優(yōu)勢(shì)。

眾所周知，專為英偉達(dá)GPU而設(shè)計(jì)的CUDA架構(gòu)，在AI和數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域較為常見(jiàn)。

在國(guó)內(nèi)真正與之抗衡的，實(shí)現(xiàn)替代的就只有CANN了。

作為華為針對(duì)AI場(chǎng)景推出的異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)，CANN 對(duì)上支持PyTorch、TensorFlow以及昇思MindSpore等業(yè)界主流AI框架，對(duì)下使能昇騰AI處理器，是提升昇騰AI處理器計(jì)算效率的關(guān)鍵平臺(tái)。。

正因如此，CANN天生就在技術(shù)上擁有諸多優(yōu)勢(shì)。其中最為關(guān)鍵的，是對(duì)AI計(jì)算更深入的軟硬結(jié)合優(yōu)化以及更加開(kāi)放的軟件棧：

首先，它可以支持多種AI框架，包括自家的昇思MindSpore，以及第三方的PyTorch、TensorFlow等；

其次，它針對(duì)多樣化應(yīng)用場(chǎng)景，提供了多層次編程接口，支持用戶快速構(gòu)建基于昇騰平臺(tái)的AI應(yīng)用和業(yè)務(wù)；

而且，它還提供了模型遷移工具，方便開(kāi)發(fā)者將項(xiàng)目快速遷移到昇騰平臺(tái)。

目前，CANN已經(jīng)初步構(gòu)建起了自己的生態(tài)系統(tǒng)。在技術(shù)層面，CANN囊括了大量的應(yīng)用、工具、庫(kù)，擁有完善的技術(shù)生態(tài)，給用戶提供了一站式的開(kāi)發(fā)體驗(yàn)。同時(shí)基于昇騰技術(shù)底座的開(kāi)發(fā)者隊(duì)伍也逐步壯大，為未來(lái)的技術(shù)應(yīng)用和創(chuàng)新埋下了沃土。

在異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)CANN之上，我們還需要AI模型搭建的深度學(xué)習(xí)框架。

幾乎所有的AI開(kāi)發(fā)者，都需要用深度學(xué)習(xí)框架，而且?guī)缀跛蠨L算法和應(yīng)用，也都要通過(guò)深度學(xué)習(xí)框架去實(shí)現(xiàn)。

如今市面上已有熟知的谷歌TensorFlow，以及meta的PyTorch等主流框架，并且形成了巨大的生態(tài)。

邁入大模型訓(xùn)練的時(shí)代，深度學(xué)習(xí)框架更需要在面對(duì)數(shù)千臺(tái)計(jì)算機(jī)規(guī)模時(shí)，進(jìn)行有效訓(xùn)練。

2020年3月正式開(kāi)源的全場(chǎng)景深度學(xué)習(xí)框架——華為昇思MindSpore，彌補(bǔ)了國(guó)內(nèi)在這一領(lǐng)域的空缺，實(shí)現(xiàn)了真正的自主可控。

MindSpore具備云邊端全場(chǎng)景部署、原生支持大模型訓(xùn)練、支持AI+科學(xué)計(jì)算等關(guān)鍵特性，構(gòu)建了全場(chǎng)景協(xié)同且全流程極簡(jiǎn)的原生開(kāi)發(fā)環(huán)境，加速了國(guó)內(nèi)科研創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。

特別之處在于，作為昇騰AI處理器的「最佳搭檔」，MindSpore支持「端、邊、云」全場(chǎng)景，可以實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一架構(gòu)，一次訓(xùn)練，多處部署。

從大到地球系統(tǒng)模擬、自動(dòng)駕駛，小到蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)，統(tǒng)統(tǒng)都可以通過(guò)昇思MindSpore實(shí)現(xiàn)。

深度學(xué)習(xí)開(kāi)源框架，只有廣泛的開(kāi)發(fā)者生態(tài)，才能促進(jìn)它的完善，釋放出更大價(jià)值。

研究機(jī)構(gòu)Omdia于2023年發(fā)布的《中國(guó)人工智能框架市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告》顯示，MindSpore已經(jīng)沖進(jìn)AI框架使用率的第一梯隊(duì)，僅次于TensorFlow。

此外，千行百業(yè)的推理應(yīng)用，才是釋放AI價(jià)值的關(guān)鍵。在GenAI加速發(fā)展過(guò)程中，不論是高校，還是企業(yè)對(duì)加速推理速度高需求亟待解決。

例如高性能優(yōu)化編譯器TensorRT，就是提升大模型推理性能的得力工具。借助量化和稀疏性，它能夠降低模型的復(fù)雜性，進(jìn)而高效地優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型的推理速度。但問(wèn)題在于，它僅支持英偉達(dá)的GPU。

如上同理，我們既有了計(jì)算架構(gòu)、深度學(xué)習(xí)框架，也就會(huì)有與之相配套的推理引擎——華為昇騰MindIE。

MindIE是一款全場(chǎng)景AI推理加速引擎，集成了業(yè)界最先進(jìn)的推理加速技術(shù)，并繼承了開(kāi)源PyTorch的特性。

其設(shè)計(jì)兼顧了靈活性和實(shí)用性，可無(wú)縫對(duì)接多種主流AI框架，同時(shí)支持不同類型的昇騰AI處理器，為用戶提供多層次編程接口。

通過(guò)全棧聯(lián)合優(yōu)化、分層開(kāi)放AI能力的方式，MindIE能夠釋放昇騰硬件的極致算力，為用戶提供高效、快速的深度學(xué)習(xí)推理解決方案，解決模型推理和應(yīng)用開(kāi)發(fā)中技術(shù)難度大、開(kāi)發(fā)步驟多的問(wèn)題，提升模型吞吐性能，縮短應(yīng)用上線時(shí)間，使能百模千態(tài)，滿足多元化的AI業(yè)務(wù)需求。

可以看到，CANN、MindSpore、MindIE等自主創(chuàng)新技術(shù)，不僅填補(bǔ)了國(guó)產(chǎn)算力短板，更在模型訓(xùn)練、框架易用性、推理性能等方面實(shí)現(xiàn)跨越式突破，甚至直接對(duì)標(biāo)國(guó)外的先進(jìn)技術(shù)棧。

構(gòu)建世界級(jí)的孵化中心

除了技術(shù)上具備優(yōu)勢(shì)以外，可以說(shuō)，在未來(lái)幾十年內(nèi)，使用昇騰算力也更加符合國(guó)情需要。

只有國(guó)產(chǎn)自研算力，才能擺脫風(fēng)云變幻的外部環(huán)境影響，保證科研底座的穩(wěn)定性。

現(xiàn)在，平臺(tái)搭好了，怎樣讓高校的老師和學(xué)生們學(xué)會(huì)使用呢？

從去年9月6號(hào)開(kāi)始，華為已陸續(xù)在北大、上交、浙大、中科大四大高校舉辦了第一期昇騰AI專場(chǎng)特訓(xùn)營(yíng)。在幾百名報(bào)名參與的學(xué)生中，碩博生占比90%，課程涵蓋了昇騰領(lǐng)域CANN、MindSpore、MindIE、MindSpeed、HPC、鯤鵬開(kāi)發(fā)工具等多方面的課程。

在特訓(xùn)營(yíng)中，學(xué)生們不僅能詳細(xì)了解核心技術(shù)，還有動(dòng)手實(shí)踐的機(jī)會(huì)。這樣的安排非常符合學(xué)生對(duì)于新知識(shí)的吸收特點(diǎn)，由淺入深，循序漸進(jìn)。

比如在上交場(chǎng)，第一天的課程會(huì)以遷移為主題，讓學(xué)生了解昇騰AI基礎(chǔ)軟硬件解決方案、Pytorch模型昇騰原生開(kāi)發(fā)案例實(shí)踐、MindIE推理解決方案特性及遷移案例等內(nèi)容。

第二天的課程則會(huì)以優(yōu)化為主題，包括昇騰異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)CANN、Ascend C算子開(kāi)發(fā)、大模型長(zhǎng)序列推理優(yōu)化實(shí)操等。

遷移和優(yōu)化課程的設(shè)置，可謂計(jì)之深遠(yuǎn)。

要知道，現(xiàn)在許多高校的實(shí)操課程，基本都是基于CUDA/X86設(shè)置的，但在制裁的影響之下，算力不足這一問(wèn)題愈發(fā)顯著。此時(shí)，如果掌握了遷移的方法，就可以將項(xiàng)目放到昇騰的平臺(tái)上，讓學(xué)術(shù)持續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)下去。

掌握了基本知識(shí)后，學(xué)生們就可以在實(shí)踐案例部分中親自動(dòng)手了。華為的專家會(huì)手把手指導(dǎo)學(xué)生們，讓他們?cè)诖竽Ｐ土炕⑼评怼odelabs代碼實(shí)現(xiàn)展開(kāi)等過(guò)程中，學(xué)習(xí)昇騰技術(shù)棧，體驗(yàn)大模型推理全流程。

經(jīng)過(guò)實(shí)操后，學(xué)生們會(huì)通過(guò)親身體驗(yàn)對(duì)于昇騰生態(tài)有更多的了解，為之后技術(shù)領(lǐng)域的工作打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

上交的第一期特訓(xùn)營(yíng)，學(xué)生們正在動(dòng)手實(shí)操

除了課程之外，華為還將面向高校開(kāi)發(fā)者舉辦算子挑戰(zhàn)賽，挖掘算子開(kāi)發(fā)精英。

比賽鼓勵(lì)開(kāi)發(fā)者基于昇騰算力資源、CANN的基礎(chǔ)能力進(jìn)行深度創(chuàng)新與實(shí)踐，加速AI與行業(yè)融合，促進(jìn)開(kāi)發(fā)者能力提升。

此外，孵化中心對(duì)于學(xué)術(shù)成果也十分重視。

基于鯤鵬或昇騰計(jì)算關(guān)鍵技術(shù)與工具進(jìn)行學(xué)術(shù)研究的學(xué)生，還可以申報(bào)研究生獎(jiǎng)學(xué)金。在此期間，如果論文發(fā)表在了國(guó)際頂會(huì)和國(guó)內(nèi)頂刊上，也會(huì)有相應(yīng)的獎(jiǎng)勵(lì)。

同時(shí)，華為還聯(lián)合了鯤鵬&昇騰生態(tài)伙伴，發(fā)起了優(yōu)才計(jì)劃。

該計(jì)劃讓在校生從理論走向?qū)嵺`，走進(jìn)企業(yè)的真實(shí)工作場(chǎng)景，同時(shí)幫助優(yōu)秀學(xué)生提前與企業(yè)對(duì)接。

現(xiàn)在，優(yōu)才計(jì)劃已經(jīng)在15個(gè)城市聯(lián)合了200多家企業(yè)，提供了2000多個(gè)技術(shù)崗位，讓一萬(wàn)多名高校學(xué)生應(yīng)聘到了崗位。

總的來(lái)說(shuō)，通過(guò)這些教學(xué)實(shí)踐和激勵(lì)計(jì)劃，可以大大增加學(xué)生的參與熱情。不僅能他們提升學(xué)術(shù)經(jīng)驗(yàn)、做出科研成果，也會(huì)讓經(jīng)歷和背景更加亮眼，從而獲得就業(yè)市場(chǎng)上的加分，更容易獲得國(guó)內(nèi)外頂尖公司的青睞。

那么，在掌握了最新的技術(shù)及其運(yùn)用之后，如何在AI日新月異的今天，培育出真正具有突破性的科研成果呢？

自從Sora掀起了2024年文生視頻的AI熱浪，文生視頻大模型就在不斷涌現(xiàn)。北大和兔展的開(kāi)源文生視頻項(xiàng)目Open-Sora Plan，就曾在業(yè)內(nèi)引起震動(dòng)。

其實(shí)早在Sora面世時(shí)，團(tuán)隊(duì)就已經(jīng)在籌備開(kāi)源版Sora了，然而算力和數(shù)據(jù)的要求達(dá)不到，項(xiàng)目一度擱置。好在，北大與華為聯(lián)手成立鯤鵬昇騰科教創(chuàng)新卓越中心，讓團(tuán)隊(duì)迅速得到算力支持。

原本團(tuán)隊(duì)使用的是英偉達(dá)A100，遷移昇騰生態(tài)后，他們有了種種驚喜的發(fā)現(xiàn)——

CANN的支持，能實(shí)現(xiàn)高效能的并行計(jì)算，顯著加快大規(guī)模數(shù)據(jù)集處理速度；Ascend C接口類庫(kù)，簡(jiǎn)化了AI應(yīng)用的開(kāi)發(fā)流程；算子加速庫(kù)進(jìn)一步優(yōu)化了算法運(yùn)行性能。

更重要的是，開(kāi)放的昇騰生態(tài)，能快速實(shí)現(xiàn)大模型和應(yīng)用的適配。

因此，團(tuán)隊(duì)成員雖然是從0開(kāi)始接觸昇騰生態(tài)，卻能在很短的時(shí)間內(nèi)迅速上手。

接下來(lái)的訓(xùn)練中，團(tuán)隊(duì)不斷發(fā)現(xiàn)驚喜：比如使用torch_npu進(jìn)行開(kāi)發(fā)時(shí)，整體代碼都可以無(wú)縫在昇騰NPU上訓(xùn)練和推理。

需要進(jìn)行模型切分時(shí)，昇騰MindSpeed分布式加速套件提供了豐富的大模型分布式算法及并行策略。

另外，在大規(guī)模訓(xùn)練中，使用MindSpeed和昇騰硬件的穩(wěn)定性遠(yuǎn)高于其他計(jì)算平臺(tái)，可以連續(xù)一周不中斷。

因此，短短一個(gè)月后，Open-Sora Plan就正式推出，獲得了業(yè)內(nèi)的極大認(rèn)可。

Open-Sora Plan生成的這段《黑神話：悟空》畫(huà)面堪比電影大片，驚艷了無(wú)數(shù)網(wǎng)友

另外，面向昇騰算力，東南大學(xué)還開(kāi)發(fā)了一個(gè)多模式交通大模型MT-GPT。

以前交通大模型的落地十分困難，原因包括不同政府部門(mén)收集數(shù)據(jù)導(dǎo)致的數(shù)據(jù)孤島問(wèn)題、數(shù)據(jù)格式和標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、交通數(shù)據(jù)的異質(zhì)多源等等。

為了解決這些問(wèn)題，團(tuán)隊(duì)專門(mén)構(gòu)思了一個(gè)名為MT-GPT（Multimodal Transportation GenerativePre-trained Transformer）的多模式交通大模型概念框架，為多模式交通系統(tǒng)任務(wù)中的多方位、多顆粒度的決策問(wèn)題提供數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。

然而大模型的開(kāi)發(fā)訓(xùn)練中，無(wú)疑對(duì)算力底座的要求極高。

為此，團(tuán)隊(duì)選擇借助昇騰AI的能力，來(lái)加速交通大模型的開(kāi)發(fā)、訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)和部署。

在開(kāi)發(fā)階段，Transformer大模型開(kāi)發(fā)套件，通過(guò)多源異構(gòu)知識(shí)語(yǔ)料與多模態(tài)特征編碼，協(xié)同提升了多模態(tài)生成式問(wèn)題的理解精度。

在訓(xùn)練階段，昇騰MindSpeed分布式訓(xùn)練加速套件，為交通大模型提供了多維度、多模式、多模態(tài)的加速算法。

在調(diào)優(yōu)階段，昇騰MindStudio全流程工具鏈，結(jié)合了微調(diào)交通專有領(lǐng)域知識(shí)進(jìn)行訓(xùn)練微調(diào)。

在部署階段，昇騰MindIE推理引擎能夠助力交通大模型的一站式推理，還能支持跨城市的遷移分析、開(kāi)發(fā)、調(diào)試和調(diào)優(yōu)。

總結(jié)來(lái)看可以發(fā)現(xiàn)，北大Open-Sora是復(fù)現(xiàn)Sora的遷移項(xiàng)目，同時(shí)作為開(kāi)源項(xiàng)目，它也能更好地賦能全球開(kāi)發(fā)者做更多場(chǎng)景的應(yīng)用。

而東南大學(xué)的多模式交通大模型MT-GPT則體現(xiàn)出了昇騰算力在成果轉(zhuǎn)化上的實(shí)際能力，直接賦能了城市的交通行業(yè)。

由此，就充分形成了產(chǎn)學(xué)研的閉環(huán)。

這些豐碩的成果也更加證明了這一點(diǎn)：卓越中心/孵化中心不僅可以為高校提供學(xué)術(shù)研究、科學(xué)創(chuàng)新的沃土，還能夠培養(yǎng)一大批AI頂尖人才，進(jìn)而孵化出引領(lǐng)世界的科研成果。

比如，就在北大團(tuán)隊(duì)研發(fā)Open-Sora Plan的過(guò)程中，袁粒老師會(huì)每天組織同學(xué)們和華為昇騰團(tuán)隊(duì)一起就代碼和算法的開(kāi)發(fā)進(jìn)行頭腦風(fēng)暴。

在摸著石頭過(guò)河的過(guò)程中，北大團(tuán)隊(duì)的眾多學(xué)生親自參與了一場(chǎng)高質(zhì)量的科研實(shí)踐，展現(xiàn)出了極高的科研創(chuàng)造力。

這支平均年齡23歲的的團(tuán)隊(duì)，也成為了推動(dòng)國(guó)產(chǎn)AI視頻應(yīng)用的中堅(jiān)力量。

在這個(gè)過(guò)程中，掌握了鯤鵬昇騰生態(tài)的青年學(xué)習(xí)隊(duì)伍，也在不斷壯大。

因此，高校基于國(guó)產(chǎn)算力、平臺(tái)做研究，不僅獲得頂尖智力的加持，也在這個(gè)過(guò)程中擴(kuò)展了華為技術(shù)生態(tài)和應(yīng)用。

我國(guó)應(yīng)該打造怎樣的創(chuàng)新體系？

可以看到，校企合作這種新范式，華為已正式起航。

自2019年建立起計(jì)算產(chǎn)品線后，華為很快就在2020年和教育部簽了智能基座的合作項(xiàng)目，在全國(guó)頭部的72所高校中，開(kāi)展教學(xué)合作。

當(dāng)時(shí)，鯤鵬/昇騰的一些技術(shù)知識(shí)，就已經(jīng)融入了一些大學(xué)本科的必修課里。

不過(guò)，在高校的投入，是一個(gè)中長(zhǎng)期的培育過(guò)程。只有讓學(xué)生和老師優(yōu)先去了解相關(guān)技術(shù)，未來(lái)若干年后才可能發(fā)揮出更大價(jià)值。

因此，華為計(jì)劃每年投入10億元，來(lái)發(fā)展鯤鵬、昇騰的原生生態(tài)與人才。這一戰(zhàn)略的實(shí)施，將為高校人才和開(kāi)發(fā)者提供更豐富的資源和更廣闊的發(fā)展空間，也已經(jīng)啟動(dòng)了10萬(wàn)片鯤鵬開(kāi)發(fā)板和昇騰推理開(kāi)發(fā)板贈(zèng)送計(jì)劃，以鼓勵(lì)他們?cè)诮虒W(xué)實(shí)驗(yàn)、競(jìng)賽實(shí)踐和科技創(chuàng)新中積極探索和應(yīng)用鯤鵬、昇騰技術(shù)。

根據(jù)此計(jì)劃，師生可以近距離地接觸和試用開(kāi)發(fā)板。無(wú)論是老師的教學(xué)，還是科研實(shí)驗(yàn)，高校師生都能在上面常識(shí)想要做的創(chuàng)新，激發(fā)出新的靈感。

香橙派與華為昇騰攜手推出的OrangePi AIpro開(kāi)發(fā)板，滿足大多數(shù)AI算法原型驗(yàn)證、推理應(yīng)用開(kāi)發(fā)的需求，可廣泛適用于AI邊緣計(jì)算、深度視覺(jué)學(xué)習(xí)、無(wú)人機(jī)、云計(jì)算等領(lǐng)域，表現(xiàn)出了強(qiáng)大的實(shí)力和廣泛的適用性

另一方面，我國(guó)目前的特殊處境——來(lái)自外界的技術(shù)封鎖，也意味著留給我們的時(shí)間不多了。我們必須要有一套獨(dú)立可控的技術(shù)棧。

原生開(kāi)發(fā)，在未來(lái)已經(jīng)勢(shì)在必行。唯有Made in China，才最符合中國(guó)未來(lái)的大國(guó)情趨勢(shì)。

隨著國(guó)產(chǎn)化成為大勢(shì)所趨，諸如鯤鵬/昇騰這類的國(guó)產(chǎn)技術(shù)棧，也將遍及到各個(gè)IT基礎(chǔ)設(shè)施之上。

卓越中心和孵化中心的啟航，也讓業(yè)內(nèi)越來(lái)越有信心。

可以預(yù)見(jiàn)，在幾年的孵化之后，掌握國(guó)產(chǎn)技術(shù)底座的科研人才，將源源不斷地將鯤鵬/昇騰技術(shù)路線發(fā)揚(yáng)光大，孵化出足夠引領(lǐng)世界的科研成果。