文章摘要
【关 键 词】 华为、数字化风洞、AI模型、仿真平台、算力优化
华为首次推出了一项名为“数字化风洞”的技术，旨在通过虚拟环境平台在正式训练和推理复杂AI模型之前进行预演，从而优化资源配置并减少算力浪费。该技术由华为马尔科夫建模仿真团队开发，能够在小时内预演万卡集群方案，帮助提前发现并解决硬件资源错配和系统耦合问题。数字化风洞的核心目标是避免时间和算力的浪费，类似于汽车设计师使用风洞测试新车性能。
在训练阶段，华为提出了Sim2Train仿真平台，通过模拟训练过程，自动寻找最优的硬件配置和训练策略，提升昇腾设备的运行效率。Sim2Train采用动静态融合的大规模训练集群建模仿真方法，模块化拼装AI任务流程，并结合对昇腾硬件的深度适配能力，实现静态规划与动态调优的双重优化。Sim2Train能够实现模型结构智能搜索与优化，确保模型性能与功能能力的最优均衡。
在推理阶段，华为开发了Sim2Infer仿真平台，通过多层次推理系统建模仿真，提升端到端推理性能30%。Sim2Infer的核心能力包括模拟负载特征、分析硬件架构、描述部署策略、驱动仿真运行以及自动搜索优化。Sim2Infer通过软硬协同的建模仿真，驱动推理系统的创新优化，提出昇腾推理亲和的MoE模型结构建议，并实现基于昇腾平台的软硬件协同推理加速。
此外，华为还推出了Sim2Availability仿真框架，用于确保大模型在万卡集群上的高可用性。Sim2Availability通过建立马尔科夫模型，模拟各种硬件故障的发生、检测、影响和恢复过程，分析如何提升系统的可用度。Sim2Availability通过故障生成器、探测器、影响分析和恢复策略库等环节，高效精准地构建集群系统的状态监控，确保系统的稳定运行。
总体而言，华为的数字化风洞技术通过Sim2Train、Sim2Infer和Sim2Availability三大仿真平台，分别在训练、推理和高可用性方面提供了全面的解决方案，显著提升了AI模型的训练和推理效率，同时确保了系统的稳定性和可靠性。
原文和模型
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【原文作者】 量子位
【摘要模型】 deepseek-v3
【摘要评分】 ★★★★☆
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