近日，一场聚焦Agentic AI前沿技术的开发者盛会在北京成功举办。本次峰会以“一起昇腾 共绽光芒”为主题，汇聚了全球顶尖技术专家与开发者，共同探讨AI技术发展趋势，推动开发者生态建设迈向新高度。
在AI技术快速迭代的背景下，华为公司Fellow、半导体首席科学家廖恒在主题演讲中深入剖析了Agentic AI时代对算力架构的全新要求。他指出，面向预训练、推理等多样化业务场景，AI芯片的算力、内存带宽、内存容量及互联IO带宽四大核心指标需根据应用特点动态优化。其中，芯片互联能力直接决定超节点系统的整体性能。通过昇腾950芯片的突破性互联技术，可构建出覆盖范围更广、带宽更高、延迟更低的超节点架构，实现系统性能与芯片规格的乘积效应。
针对MoE模型推理的严苛时延要求，廖恒提出创新解决方案：将EP通信限定在Scale Up域内完成。由于EP通信呈现All-to-All的多对多细粒度特征，单数据包仅7-14KB且交互频次随专家数量呈平方级增长，传统网络架构难以满足需求。通过优化通信方式选择策略——小颗粒度通信采用Load&Store内存语义，大颗粒度通信使用DMA传输，并避免网络流量路径重叠，可有效突破时延瓶颈。
在KV Cache管理领域，华为推出搭载UB端口的SSU单元架构创新。该设计通过直连UB网络实现NPU与SSU单元的高效数据交互，消除传统存储系统、文件系统及逻辑扇区转换等中间环节，使带宽提升至少一个数量级。面对模型调用频次激增50-100倍、序列长度扩展250倍的挑战，该架构成功将KVCache命中率提升至95%以上，在降低Prefill成本的同时实现系统性能优化。
华为昇腾计算产品部部长周斌在演讲中重点介绍了软件生态建设成果。CANN作为昇腾软件核心，已实现全面开源开放，构建起覆盖运行时、算子编译等全层级的开放接口体系。针对不同开发者需求，昇腾提供差异化工具链：Ascend C与CATLASS模板库支持性能极致优化，TileLang、Triton等主流生态接口实现快速创新，PyAsc等Python工具链则大幅降低开发门槛。特别推出的CANNBot算子智能体，通过集成微架构优化经验，使单个Vector算子开发时间缩短至3小时，全流程效率提升5倍以上。
在开源生态兼容性方面，昇腾取得突破性进展。算子编程层面实现Triton和TileLang接口100%兼容，性能达到Ascend C的60%-90%，开发周期压缩至一周以内。AI框架支持方面，昇腾与PyTorch生态深度融合，2300多个API实现社区对齐，40余个模型完成图模式加速适配。北京大学计算机学院副研究员杨智在分享中证实，TileLang框架在DeepSeek V4算子开发中展现出卓越的跨平台能力，不同平台间代码差异率不足5%。
推理领域生态建设同样成果丰硕。昇腾作为vLLM Project和SGLang主仓唯一自主创新硬件合作伙伴，原生集成主干代码并贡献关键特性，使长序列场景首Token时延降低30%。开源大模型推理引擎xLLM负责人刘童璇介绍，该引擎已实现全模态模型推理加速支持，其架构深度适配昇腾超节点技术，推理性能达到行业领先水平。通过开源核心服务组件，xLLM构建起从引擎到上层服务的完整技术栈。
为持续赋能开发者社区，昇腾推出全面升级的开发者使能计划。该计划从社区体验、开发工具、激励权益三个维度进行优化：一键式开发环境部署将Demo运行时间缩短至2分钟，1000+昇腾卡为开发者提供初始免费算力支持；Agent工作流将专家经验转化为自动化技能，使复杂模型开发周期压缩60%以上；首批设立的创新激励基金将重点扶持算子优化、加速库开发等领域创新项目。
峰会特别设置颁奖环节，对在技术创新与生态建设中表现突出的个人及团队进行表彰。来自全球的11位开发者荣获“昇腾开源贡献杰出个人奖”，14个开源项目团队分别获得开源项目先锋团队奖、开源社区共建团队奖及AI4S生态贡献团队奖。这些奖项的设立，彰显了昇腾构建开放共赢开发者生态的坚定决心。
