在北京大学 鲲鹏昇腾科教创新卓越中心的算力支持下,北京大学人工智能研究院助理教授张牧涵团队提出TransMLA转化框架,实现了无需重训便可将主流模型向MLA迁移。
赛事不仅集中展现了基础软硬件与AI技术的前沿创新成果,更通过“以赛育才”机制为产业培育核心人才,为自主创新计算生态高质量发展注入强劲动能。
这两大赛事旨在鼓励广大开发者基于昇腾、鲲鹏技术,打造软、硬件解决方案。
在昇腾 AI 软硬件平台的全方位赋能下,该项目成功破解单卡支持超长上下文推理的显存与性能双重难题,同时大幅提升吞吐量。
该成果完成了开源代码大模型 aiXcoder-7B在昇腾NPU硬件平台上的适配,通过集成 torch_npu 扩展库与 MindIE 推理加速套件,实现了模型的高效运行。
通过软件创新实现英伟达、昇腾及其他三方算力的统一资源管理与利用,屏蔽算力硬件差异
北京大学人工智能研究院助理教授杨耀东团队研发出一套覆盖全模态、兼顾高效率、赋能强推理的大模型对齐框架——Align-Anything,并依托鲲鹏昇腾科教创新卓越中心的算力支持成功迁移至昇腾平台,
双方将以该中心为载体,依托鲲鹏昇腾领先的算力底座,在科研协同攻关、人才联合培养、产业成果转化等方面深化合作,助力科技自立自强和产业数智化转型。
本次项目的成果,为开发者借助昇腾技术优化 MoE 稀疏大模型推理性能提供了可贵借鉴
在鲲鹏昇腾科教创新卓越中心的算力支持下,中国科学技术大学特任教授宋骐团队基于昇腾平台开发出了领域知识构建框架和领域大模型增强推理框架。
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