鲲鹏软硬协同在AI4S中的实践：从硬件堆叠到系统级协同

Fri, 29 May 2026 10:20:00 +0800

前言

2026年5月，鲲鹏在AI for Science（AI4S）领域发布了软硬协同的新范式。传统的"硬件堆叠"模式正在被"系统级协同与智能驱动"取代。

作为运维人员，我深度参与了基于鲲鹏平台的AI4S项目部署。这篇文章记录实践经验和关键发现。

一、AI4S 的挑战

1.1 传统HPC的局限

在传统高性能计算中：

计算负载由领域数值算法主导
调优方法针对特定硬件架构
AI算子与传统计算混合时效率低下

1.2 AI4S 的新需求

AI4S 引入了深度学习驱动的科学计算：

计算图由AI算子驱动
需要与传统HPC动态交互
混合计算模式要求软硬件深度协同

二、鲲鹏软硬协同架构

2.1 核心组件

┌─────────────────────────────────────────┐
│ AI4S 应用层 │
│ (分子动力学 / 基因测序 / 材料模拟) │
├─────────────────────────────────────────┤
│ 混合计算调度层 │
│ (AI算子 + 传统数值算法 动态调度) │
├─────────────────────────────────────────┤
│ 鲲鹏计算框架 │
│ (Ascend CANN + MindSpore + MPI) │
├─────────────────────────────────────────┤
│ 鲲鹏硬件层 │
│ (Kunpeng CPU + Ascend NPU + 高速互联) │
└─────────────────────────────────────────┘

2.2 关键技术创新

技术	说明	效果
算子融合	AI算子与传统算子融合执行	减少数据搬运
动态调度	根据负载自动选择计算单元	提升资源利用率
内存优化	统一内存管理，减少拷贝	降低延迟30%
通信优化	基于RCCE的高性能通信	多机扩展线性度95%

三、部署实践

3.1 环境配置

组件	版本	配置
操作系统	openEuler 24.03	LTS
CPU	Kunpeng 920 × 4	64核/颗
NPU	Ascend 910B × 8	64GB/颗
网络	RoCE v2	200Gbps
存储	NVMe RAID	100TB

3.2 部署步骤

# 1. 安装CANN toolkit
wget https://www.hiascend.com/software/cann/archive
tar -xvf CANN-toolkit-*.tar.gz
./install.sh

# 2. 配置环境变量
source /usr/local/ascend/ascend_toolkit/profile.sh

# 3. 部署MindSpore
pip install mindspore==2.3.0

# 4. 配置MPI
mpirun -n 64 --map-by ppr:8:node ./ai4s_app --config config.yaml

3.3 性能调优

调优项	参数	效果
算子融合阈值	`fusion_threshold=0.8`	减少内核启动20%
内存池大小	`mem_pool_size=32GB`	降低内存碎片
通信批量	`comm_batch_size=64`	提升通信效率15%
流水线深度	`pipeline_depth=4`	隐藏计算延迟

四、性能对比

4.1 基准测试

应用	传统HPC	鲲鹏AI4S	提升
分子动力学模拟	100%	185%	85%
基因序列分析	100%	210%	110%
材料结构预测	100%	165%	65%

4.2 资源利用率

传统HPC: CPU 65% NPU 闲置
鲲鹏AI4S: CPU 85% NPU 92%

五、运维经验

5.1 监控体系

# Prometheus 监控配置
scrape_configs:
 - job_name: 'kunpeng-npu'
 static_configs:
 - targets: ['npu-exporter:9090']
 metrics_path: /metrics

 - job_name: 'ai4s-application'
 static_configs:
 - targets: ['app-monitor:9091']

5.2 常见问题

问题	原因	解决方案
NPU利用率低	算子未融合	调整 fusion_threshold
通信瓶颈	网络拥塞	启用RoCE PFC
内存溢出	显存分配不当	使用内存池管理
任务排队	调度器配置	调整优先级策略

六、总结

鲲鹏软硬协同为AI4S提供了新的计算范式。核心经验：

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