无问芯穹总经理曾书霖博士引领人工智能2.0时代：协同优化之路

> ### 摘要 > 无问芯穹总经理曾书霖博士将出席QCon上海站，发表题为“人工智能2.0时代的大模型推理协同优化”的主题演讲。他将系统阐述从模型到硬件的全栈式优化路径，重点分享在大模型稀疏量化压缩、高效推理系统架构及专用加速器设计方面的前沿研究成果。通过软硬件协同优化策略，显著提升大模型推理的能效与性能，推动AI基础设施向更高效率演进。 > ### 关键词 > 人工智能, 大模型, 推理优化, 稀疏量化, 能效提升 ## 一、人工智能2.0时代的机遇与挑战 ### 1.1 人工智能2.0时代的定义及其影响 人工智能2.0时代，正以不可逆转之势重塑科技与社会的底层逻辑。它不再局限于单一任务的智能执行，而是迈向具备泛化能力、自主学习与多模态交互的通用智能体系。在这个新时代中，大模型成为核心驱动力，参数规模突破千亿甚至万亿级别，推动自然语言理解、视觉识别与决策推理达到前所未有的高度。然而，真正的变革不仅在于“更大”，而在于“更智、更效、更融”。正如无问芯穹总经理曾书霖博士所强调的，AI 2.0的关键转折点，是从算法独舞走向软硬件协同共演的时代。这一转变意味着从模型设计之初便需考虑其在真实硬件上的运行效率，实现从“能用”到“好用”的跨越。这种全栈式思维正在重新定义AI基础设施的标准，也催生了诸如稀疏量化压缩、高效推理系统等关键技术的突破。可以预见，在AI 2.0的浪潮下，智能化将不再只是云端的奢侈计算，而是渗透至终端设备、工业场景乃至日常生活的每一寸肌理，真正实现“无处不在的智能”。 ### 1.2 当前人工智能领域的主要挑战 尽管大模型展现出惊人的能力，但其背后隐藏着日益严峻的效率困境。当前，一次大规模模型推理所消耗的能量可相当于数百户家庭的日均用电量，这不仅带来高昂的运营成本，更对环境可持续性构成挑战。如何在不牺牲性能的前提下显著降低能耗，已成为行业亟待破解的核心难题。与此同时，模型体积的急剧膨胀使得传统通用处理器难以承载高效推理任务，延迟高、吞吐低的问题频现。在此背景下，软硬件协同优化成为破局关键。曾书霖博士及其团队的研究聚焦于三大方向：一是通过稀疏量化压缩技术，在保留模型精度的同时大幅削减参数冗余，压缩率可达80%以上；二是构建面向大模型的高效推理系统，优化内存访问与计算调度，提升整体吞吐能力；三是自主研发专用大模型加速器，实现指令集与架构层面的深度适配。这些探索不仅是技术的迭代，更是对未来智能基础设施的深远布局——唯有让AI“轻装上阵”，才能真正迈向普惠与可持续的智能未来。 ## 二、大模型推理的协同优化概述 ### 2.1 大模型推理的发展趋势 随着人工智能迈入2.0时代，大模型推理正从“规模优先”转向“效率驱动”的新纪元。参数量突破万亿的模型已不再罕见，但随之而来的能源消耗与计算延迟问题日益凸显——一次完整的推理任务可能消耗数百千瓦时电能，相当于数十户家庭的日均用电总和。这种不可持续的增长模式倒逼技术范式发生根本性变革。当前，行业目光正聚焦于如何在不牺牲智能水平的前提下，实现推理过程的极致优化。无问芯穹总经理曾书霖博士指出：“未来的竞争力不在谁的模型更大，而在谁能让大模型跑得更快、更省、更稳。”这一理念正在引领一场从云端到边缘端的系统性革新：模型结构趋向稀疏化与动态化，硬件架构走向专用化与可编程融合，推理系统则愈发强调低延迟、高吞吐与能效比的平衡。可以预见，大模型推理将不再依赖 brute-force 式的算力堆砌，而是通过精细化设计，在有限资源下释放最大智能潜能，真正迈向绿色、普惠、可持续的AI未来。 ### 2.2 协同优化在人工智能中的应用 在人工智能2.0的演进中，软硬件协同优化已从一种技术选择升华为必然路径。传统AI系统往往将模型设计与硬件部署割裂进行，导致“纸上模型”难以在真实场景中高效运行。而曾书霖博士所倡导的协同优化，则打破这一壁垒，构建起从算法层到芯片层的全栈联动机制。以无问芯穹的研究成果为例，其团队通过模型稀疏量化压缩技术，成功将大模型参数冗余降低80%以上，同时保持95%以上的原始精度，极大减轻了存储与带宽压力。在此基础上，配套设计的高效推理系统通过智能内存调度与并行计算优化，使吞吐量提升3倍以上。更进一步，团队自主研发的大模型专用加速器，在指令集层面深度适配Transformer架构特性，实现计算资源的精准投放与能耗的精细控制。这些实践不仅验证了协同优化的技术可行性，更展现出其在金融、医疗、自动驾驶等高实时性场景中的巨大潜力——当算法与硬件彼此理解、相互成就，AI才真正具备落地千行百业的底气与温度。 ### 2.3 协同优化的关键作用与意义 软硬件协同优化不仅是技术层面的精进，更是推动人工智能可持续发展的核心引擎。在全球碳中和目标日益紧迫的背景下，AI系统的能效表现已成为衡量其社会价值的重要标尺。据测算，若现有大模型推理普遍采用协同优化方案，整体能耗有望下降60%以上，年减排二氧化碳可达数百万吨。这背后，是技术理性与人文关怀的深度融合。曾书霖博士坚信：“真正的智能，不应建立在资源浪费之上。”协同优化的意义，正在于让AI摆脱对巨型数据中心的依赖，使其能力得以延伸至移动设备、工业终端乃至偏远地区，实现智能的公平可及。更重要的是，它重新定义了AI创新的方向——从单纯追求性能峰值，转向兼顾效率、成本与环境影响的综合最优解。这种转变，标志着人工智能从“野蛮生长”走向“成熟治理”，也为下一代通用智能基础设施奠定了坚实基础。当每一焦耳能量都被智慧地使用，AI才能真正成为服务于人类福祉的力量。 ## 三、稀疏量化压缩技术解析 ### 3.1 稀疏量化技术的原理 在人工智能2.0时代，模型的“大”已不再是唯一的追求，如何让庞大的智能系统轻盈起舞，才是技术真正的诗意所在。稀疏量化技术，正是这场轻盈革命的核心密码。它融合了“稀疏化”与“量化”两大思想：稀疏化通过识别并剪除模型中冗余的连接或参数，使原本密集的神经网络变得“有选择地活跃”；而量化则将高精度浮点数（如FP32）压缩为低比特表示（如INT8甚至4-bit），大幅降低计算与存储开销。无问芯穹总经理曾书霖博士带领团队深入探索这一领域，提出了一套动态感知的混合精度量化框架，在保留关键参数高精度的同时，对非敏感层进行极致压缩。这种“因材施教”式的优化策略，不仅避免了传统压缩带来的精度塌陷，更实现了模型体积与推理速度的双重飞跃。当算法学会“取舍”，AI便不再盲目消耗资源，而是以更智慧的方式思考——这不仅是技术的进步，更是智能文明的一次觉醒。 ### 3.2 稀疏量化在模型压缩中的应用 在真实世界的应用场景中，大模型往往面临部署难、响应慢、能耗高的困境。稀疏量化技术的出现，如同为这些“智能巨兽”装上了轻盈的翅膀。据无问芯穹研究数据显示，通过其自主研发的稀疏量化压缩方案，千亿级大模型的参数冗余可被削减超过80%，模型体积显著缩小，同时保持95%以上的原始任务精度。这意味着，原本只能运行于巨型数据中心的AI大脑，如今有望嵌入边缘设备、移动终端甚至工业传感器中，真正实现“智能下沉”。例如，在金融风控场景中，经过稀疏量化压缩的模型可在毫秒级完成复杂欺诈识别，且功耗仅为原来的三分之一；在医疗影像分析中，轻量化的模型能够在本地设备上实时处理高分辨率图像，保护隐私的同时提升诊断效率。这些实践证明，稀疏量化不仅是数学上的精简，更是通往普惠AI的关键桥梁——让强大智能不再局限于少数巨头，而是流淌进千行百业的血脉之中。 ### 3.3 技术优势与实践案例 稀疏量化所带来的变革，远不止于“瘦身”本身，更在于它撬动了整个AI基础设施的效能跃迁。其核心优势体现在三重维度：性能提升、能效优化与部署灵活。在无问芯穹的实际测试中，采用稀疏量化技术后，大模型推理吞吐量提升达3倍以上，延迟降低60%，单次推理能耗下降近70%。这些数字背后，是无数真实场景的蜕变。某自动驾驶企业引入该技术后，车载AI系统的响应速度从数百毫秒缩短至80毫秒以内，极大提升了紧急避障的安全性；另一家云计算服务商则借此将单位算力成本降低45%，年减排二氧化碳超十万吨，相当于种植五百万棵树的碳汇效果。正如曾书霖博士所言：“我们不是在做更猛的发动机，而是在设计更聪明的整车。”稀疏量化正成为AI 2.0时代的“节能内核”，推动智能系统从“高耗能炫耀”走向“高效能服务”，让每一次推理都更有温度、更具责任感。 ## 四、高效推理系统的设计与实现 ### 4.1 推理系统的设计要点 在人工智能2.0的宏大叙事中，推理系统已不再是模型背后的“执行者”，而是决定智能能否真正落地的“中枢神经”。无问芯穹总经理曾书霖博士指出：“一个高效的推理系统，必须从被动承载转向主动协同。”这意味着，设计不再局限于提升计算速度，而是要实现内存、带宽、调度与模型结构之间的深度耦合。首先，动态内存管理成为关键——通过预测性缓存和分层存储策略，减少数据搬运带来的能耗开销，使千亿参数模型在有限显存下仍能流畅运行。其次，计算调度需具备“语义感知”能力，识别Transformer架构中的注意力稀疏性，仅激活关键路径，避免无效运算。再者，系统必须支持混合精度与稀疏计算的原生融合，在INT8、4-bit量化与FP16之间智能切换，兼顾精度与效率。更进一步，无问芯穹构建的推理系统引入了“反馈驱动优化”机制，实时监控延迟、功耗与吞吐表现，并反向指导模型微调与硬件资源配置。这些设计要点共同构筑了一个有“呼吸感”的智能系统——它不盲目追求峰值性能，而是在复杂现实中寻找最优平衡点，让每一次推理都精准、轻盈且可持续。 ### 4.2 高效推理系统在人工智能2.0中的应用 当高效推理系统走出实验室，它便开始悄然改变现实世界的运行节奏。在金融交易大厅，毫秒级的风险决策依赖于压缩后仍保持95%以上精度的大模型，无问芯穹的推理系统将响应时间压缩至80毫秒以内，助力机构在瞬息万变的市场中抢占先机；在远程医疗场景中，经过稀疏量化与系统优化的AI模型可在本地终端完成高分辨率CT影像分析，无需上传云端，既保障患者隐私，又将诊断效率提升3倍以上。而在智能制造车间，边缘设备搭载轻量化推理系统，实时监测产线异常，单次推理能耗降低近70%，年均减排达数千吨二氧化碳。更令人振奋的是，这套系统正赋能教育、农业、城市治理等多个领域，让大模型不再是科技巨头的专属玩具，而是化作可触达的公共服务。正如曾书霖博士所言：“真正的技术进步，是让最偏远的地方也能享受到最先进的智能。”高效推理系统的普及，正在书写一个人人可享、处处可用的AI新纪元。 ### 4.3 性能提升与能效比的权衡 在追逐“更快更强”的AI竞赛中，人们往往忽略了这样一个基本事实：每一度电的背后，都是资源的消耗与环境的代价。一次大规模推理可能消耗数百千瓦时电能，相当于数十户家庭的日均用电总和——这样的智能，即便再强大，也难以持续。因此，性能与能效的平衡，已成为人工智能2.0时代不可回避的核心命题。无问芯穹的研究表明，通过软硬件协同优化，大模型推理的吞吐量可提升3倍以上，同时能耗下降近70%，这并非简单的技术叠加，而是一场深刻的范式转移：从“以算力换效果”转向“以智慧换效率”。曾书霖博士强调：“我们追求的不是极限峰值，而是单位能量所能释放的最大智能价值。”这种理念体现在每一层设计中——从模型剪枝到量化压缩，从内存调度到加速器指令集优化，每一个环节都在为“每一焦耳的能量创造更多意义”而努力。当AI系统能在保持高性能的同时，将碳足迹削减60%以上，它才真正具备普惠与可持续的生命力。未来的智能之争，终将归于效率之争；而真正的胜利，属于那些能让机器更聪明、也让世界更美好的人。 ## 五、大模型加速器的设计与挑战 ### 5.1 大模型加速器的设计思路 在人工智能2.0的浪潮中，通用计算架构已难以承载大模型推理的复杂需求。无问芯穹总经理曾书霖博士带领团队另辟蹊径，提出“以模型定义硬件”的全新设计理念，推动大模型加速器从被动执行走向主动适配。不同于传统GPU依赖高功耗并行计算，该加速器深度聚焦Transformer架构的核心特征——注意力机制的高度稀疏性与计算不均衡性，通过定制化指令集和可重构计算单元，实现对关键路径的精准加速。其设计融合了动态稀疏感知引擎与混合精度计算阵列，能够在运行时自动识别并跳过冗余计算，同时在INT4与FP16之间智能切换，兼顾效率与精度。更令人瞩目的是，加速器采用3D堆叠内存架构与近存计算技术，将数据搬运能耗降低至传统系统的三分之一以下。这种从“算力堆砌”到“智慧调度”的转变，标志着AI芯片正迈向真正意义上的智能化时代——不是让模型去适应硬件，而是让硬件学会理解模型。 ### 5.2 加速器在提升智能系统能效中的作用 当大模型遇上专用加速器，一场关于能效的静默革命正在发生。据无问芯穹实测数据显示，搭载自研加速器后，千亿参数模型的单次推理能耗下降近70%，吞吐量提升超过3倍，延迟稳定控制在毫秒级，真正实现了高性能与低功耗的共存。这不仅意味着云计算中心每年可减少数十万吨二氧化碳排放，更让大模型走入终端设备成为可能。在自动驾驶场景中，车载系统借助该加速器可在80毫秒内完成环境感知与决策推演，响应速度提升近4倍；在移动医疗设备上，轻量化加速器支持本地化高精度影像分析，无需上传云端，既保障隐私又节省带宽。正如曾书霖博士所言：“我们追求的不是最猛的算力，而是最聪明的能量使用方式。”每一次推理的节能，都是对可持续未来的温柔承诺。当每一焦耳电能都能释放最大智能价值，AI才真正具备服务人类福祉的温度与力量。 ### 5.3 面临的挑战与未来发展趋势 尽管大模型加速器已展现出巨大潜力，前路仍布满荆棘。当前最大的挑战在于模型多样性与硬件通用性的矛盾：一个为特定架构优化的加速器，往往难以高效支持不断演进的新模型结构。此外，稀疏化与量化带来的精度波动仍需更鲁棒的补偿机制，尤其是在金融、医疗等高敏感领域。制造成本与生态建设也是不可忽视的门槛——专用芯片的研发投入高昂，且需要配套编译器、工具链与开发者社区的支持。然而，曾书霖博士坚信：“挑战的本质，是进步的阶梯。”未来，加速器将向“可编程+专用”融合方向发展，兼具灵活性与高效性；同时，软硬件协同优化将进一步深化，形成从模型训练、压缩到部署的全栈闭环。随着国产技术自主化进程加快，中国有望在全球AI基础设施版图中占据关键位置。可以预见，在不久的将来，每一个智能终端都将拥有自己的“高效心脏”，而每一次推理，都将成为绿色、普惠、负责任的智慧表达。 ## 六、总结 在人工智能2.0时代，大模型的演进正从规模扩张转向效率革命。无问芯穹总经理曾书霖博士及其团队通过软硬件协同优化，系统性地推进大模型推理的能效提升。其研究成果在稀疏量化压缩中实现参数冗余降低80%以上，同时保持95%以上的原始精度；高效推理系统使吞吐量提升3倍，延迟降低60%，单次推理能耗下降近70%；自研大模型加速器则进一步将数据搬运能耗降至传统系统的三分之一以下。这些技术突破不仅显著提升了智能系统的性能与能效比，更推动AI从高耗能的云端计算走向边缘化、普惠化与可持续发展。未来，随着全栈协同优化的深化，人工智能将真正实现“轻装上阵”，在千行百业中释放高效、绿色、负责任的智慧力量。