中國經(jīng)濟(jì)網(wǎng)北京6月23日訊（記者 王惠綿）近日，華為常務(wù)董事、華為云計算CEO張平安在華為開發(fā)者大會上表示，盤古大模型5.5正式發(fā)布，自然語言處理（NLP）、計算機(jī)視覺（CV）、多模態(tài)、預(yù)測、科學(xué)計算五大基礎(chǔ)模型全面升級。同時，基于CloudMatrix 384超節(jié)點(diǎn)的新一代昇騰AI云服務(wù)全面上線，為大模型應(yīng)用提供澎湃算力。

在過去的一年中，盤古大模型持續(xù)深耕行業(yè)，已在30多個行業(yè)、500多個場景中落地，在政務(wù)、金融、制造、醫(yī)療、煤礦、鋼鐵、鐵路、自動駕駛、氣象等領(lǐng)域發(fā)揮巨大價值。本次大會上，華為云重磅發(fā)布盤古大模型5.5，五大基礎(chǔ)模型全面升級，為行業(yè)提供全新價值。

盤古自然語言處理NLP大模型：全新的718B 深度思考模型是一個由256個專家組成的MoE大模型，在知識推理、工具調(diào)用、數(shù)學(xué)等領(lǐng)域大幅增強(qiáng)，實(shí)現(xiàn)能力領(lǐng)先。盤古大模型5.5在高效長序列、低幻覺、快慢思考融合、Agent等特性上進(jìn)行升級，提升用戶體驗(yàn)。例如，盤古提出了自適應(yīng)快慢思考合一的技術(shù)，通過構(gòu)建難度感知的快慢思考數(shù)據(jù)和兩階段漸進(jìn)訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)模型根據(jù)問題難易程度自適應(yīng)地切換快慢思考，簡單問題敏捷回復(fù)，復(fù)雜問題深度思考，整體模型推理效率提升8倍。

盤古預(yù)測大模型：采用業(yè)界首創(chuàng)的triplet transformer統(tǒng)一預(yù)訓(xùn)練架構(gòu)，將不同行業(yè)的數(shù)據(jù)，包括工藝參數(shù)的表格數(shù)據(jù)，設(shè)備運(yùn)行日志的時間序列數(shù)據(jù)，產(chǎn)品檢測的圖片數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一的三元組編碼，并在同一框架內(nèi)高效處理和預(yù)訓(xùn)練，極大地提升預(yù)測大模型的精度，并大幅提升跨行業(yè)、跨場景的泛化性。

盤古科學(xué)計算大模型：華為云持續(xù)拓展盤古科學(xué)計算大模型與更多科學(xué)應(yīng)用領(lǐng)域的結(jié)合。深圳氣象局基于盤古，進(jìn)一步升級了“智霽”大模型，首次實(shí)現(xiàn)AI集合預(yù)報，能更直觀地反映天氣系統(tǒng)的演變可能性，減少單一預(yù)報模型的誤差。重慶市氣象局針對成渝地區(qū)降水局地性強(qiáng)，且降水強(qiáng)度大的特點(diǎn)，基于盤古打造了“天資·12h“氣象大模型，提升災(zāi)害天氣的日內(nèi)預(yù)報預(yù)警能力。深圳能源采用盤古進(jìn)行中短期風(fēng)光水發(fā)電量預(yù)測，減少發(fā)電側(cè)棄電，提升能源開發(fā)效率。

盤古計算機(jī)視覺CV大模型：華為云發(fā)布全新MoE架構(gòu)的300億參數(shù)視覺大模型，這是目前業(yè)界最大的視覺模型，并全面支持圖像、紅外、激光點(diǎn)云、光譜、雷達(dá)等多維度、泛視覺的感知、分析與決策。另外，盤古CV大模型通過跨維度生成模型，構(gòu)建油氣、交通、煤礦等工業(yè)場景稀缺的泛視覺故障樣本庫，極大地提升了業(yè)務(wù)場景的可識別種類與精度。

盤古多模態(tài)大模型：全新發(fā)布基于盤古多模態(tài)大模型的世界模型，可以為智能駕駛、具身智能機(jī)器人的訓(xùn)練，構(gòu)建所需要的數(shù)字物理空間，實(shí)現(xiàn)持續(xù)優(yōu)化迭代。例如，在智能駕駛領(lǐng)域，輸入首幀的行車場景、行車控制信息和路網(wǎng)數(shù)據(jù)，盤古世界模型就可以生成每路攝像頭的行車視頻和激光雷達(dá)的點(diǎn)云，能夠?yàn)橹悄荞{駛生成大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而無需依賴高成本的路采。

此外，隨著大模型訓(xùn)練和推理對算力需求的爆炸式增長，傳統(tǒng)計算架構(gòu)已難以支撐AI技術(shù)的代際躍遷。華為云新一代昇騰AI云服務(wù)基于CloudMatrix 384超節(jié)點(diǎn)，首創(chuàng)將384顆昇騰NPU和192顆鯤鵬CPU通過全新高速網(wǎng)絡(luò)MatrixLink全對等互聯(lián)，形成一臺超級“AI服務(wù)器”，單卡推理吞吐量躍升到2300 Tokens/s，與非超節(jié)點(diǎn)相比提升近4倍。超節(jié)點(diǎn)架構(gòu)能更好地支持混合多專家MoE大模型的推理，可以實(shí)現(xiàn)“一卡一專家”，一個超節(jié)點(diǎn)可以支持384個專家并行推理，極大提升效率；同時，超節(jié)點(diǎn)還可以支持“一卡一算子任務(wù)”，靈活分配資源，提升任務(wù)并行處理，減少等待，將算力有效使用率（MFU）提升50%以上。

對于萬億、十萬億參數(shù)的大模型訓(xùn)練任務(wù)，在云數(shù)據(jù)中心，還能將432個超節(jié)點(diǎn)級聯(lián)成最高16萬卡的超大集群；同時，超節(jié)點(diǎn)還可以支持訓(xùn)推算力一體部署，如“日推夜訓(xùn)”，訓(xùn)推算力可靈活分配，幫助客戶資源使用最優(yōu)。當(dāng)前，昇騰AI云服務(wù)已經(jīng)成為AI基礎(chǔ)設(shè)施的最優(yōu)選擇，為科大訊飛、新浪、硅基流動、面壁智能、中科院、360等超過1300家客戶提供澎湃的AI算力，加速千行萬業(yè)智能化升級。