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需要进行改写的内容是：图片来源：摄图网
华为全联接大会于9月20日在上海举行。在大会的主题演讲中，华为副董事长、轮值董事长、CFO孟晚舟提出了全面智能化战略（All Intelligence），旨在推动各行各业的智能化转型
孟晚舟表示，华为将发挥在计算、存储、网络、能源等领域的综合优势，改变传统的服务器堆叠模式，以系统架构创新的思路，打造AI集群，实现算力、运力、存力的一体化设计，突破算力瓶颈，打造中国坚实的算力底座，为世界构建第二选择。
在会议期间，华为宣布推出全新架构的昇腾AI计算集群 Atlas 900 SuperCluster。据悉，新集群可支持超万亿参数的大模型训练，采用了全新的华为星河AI智算交换机CloudEngine XH16800，借助其高密的800GE端口能力，两层交换网络即可实现2250节点（等效于18000张卡）超大规模无收敛集群组网。新集群同时使用了创新的超节点架构，提升了大模型训练能力。
华为常务董事、ICT基础设施业务管理委员会主任、企业BG总裁汪涛表示，随着人工智能进入大模型时代，大算力正在成为人工智能发展的核心引擎。华为改变传统的服务器堆叠模式，以系统架构创新打造AI集群，实现算力、运力、存力的一体化设计，突破大算力瓶颈。
智算中心采用先进的人工智能计算架构
当前，智算中心作为智慧时代承载算力的关键基础设施，在政策、市场的双重驱动下，进入了高速建设周期，应用前景及赋能潜力逐步凸显。《智能计算中心创新发展指南》指出，智算中心的发展基于最新人工智能理论和领先的人工智能计算架构，算力技术与算法模型是其中的关键核心技术，算力技术以AI芯片、AI服务器、AI集群为载体，而当前的算法模型发展趋势以AI大模型为代表。在此基础上，通过智算中心操作系统作为智算中心的“神经中枢”对算力资源池进行高效管理和智能调度，使智算中心更好地对外提供算力、数据和算法等服务，支撑各类智慧应用场景落地。而软件生态则是智算中心“好用、用好”的关键支撑。
AI集群能够满足智算中心的大规模算力需求
大模型参数量和训练数据复杂性快速增长，对智算系统提出大规模算力扩展需求。通过充分考虑大模型分布式训练对于计算、网络和存储的需求特点，可以设计构建高性能可扩展、高速互联、存算平衡的AI集群来满足尖端的智能计算需求。
昇腾AI集群已经支持全国25个城市的人工智能计算中心建设，其中7个城市的公共算力平台被选为国家首批“新一代人工智能公共算力开放创新平台”
中信证券发布研究报告称，伴随AI芯片、算力设施、数据等基础要素的不断完善，以及大模型带来的问题泛化求解能力的大幅提升，大模型+小模型的技术路线，正驱动全球AI产业进入加速发展阶段，叠加二级市场AI产业集群效应的不断凸显，AI产业有望成为全球科技领域中期最具投资价值的产业赛道之一。AI产业正形成“芯片+算力基础设施+AI框架&算法库+应用场景”的稳定产业价值链结构，相关产业链厂商有望持续成为核心受益者。
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