1024程序员节 | 华为与开发者共筑智能应用新生态

【天极网IT新闻频道】10月24-26日，由湖南省工业和信息化厅、湖南湘江新区管理委员会指导，长沙市工业和信息化局、长沙信息产业园管委会、CSDN主办的2024长沙·中国1024程序员节在长沙圆满落幕。来自全球的200+位行业领袖与技术专家，探讨智能应用生态的*新进展与未来趋势，共同见证了这一场技术的盛宴。其中，8位来自华为的行业专家和技术先锋深度参与本次大会，全面分享开源、大模型、算力等前沿技术，与现场的开发者们探讨智能应用新生态。

任旭东：共筑开发者生态，共赢智能时代

在“岳麓对话暨1024程序员节开幕式”上，华为首席开源联络官、CNCF基金会董事任旭东发表《共筑开发者生态，共赢智能时代》的主题演讲，分享了“开源+AI”与开发者之间紧密交织的关系、对未来产业集群和程序员的影响，以及华为的实践。

任旭东认为，AI 的发展将迎来开发者增长的下一个爆发期，同时在开源的推动作用下，AI的生态发展可能更快到达临界点。在此趋势下，华为积极参与全球开源贡献，深耕智能时代下的核心基础软件，构建 AI 领域关键组件，提供一个强大的技术栈和多项开发者激励计划，以支持开发者实现高效的应用开发。任旭东指出，未来开源社区的代码流动性和人才汇聚效应将形成新质生产力，促进万亿产业集群的发展。

刘伟：十问 AI 大模型

大模型时代的到来，使国内 AI 面临着机遇与挑战。在本届程序员节岳麓对话上，《十问 AI 大模型》对话从推理模型(OpenAI o1)、智能体(Agent)以及多模态模型(Sora)这些2024年的新兴热潮技术作为切入点，展开了深度讨论。华为计算产品线昇腾领域人工智能生态总经理刘伟参与该环节的讨论。

刘伟表示，国内企业有机会在构建更加开放和更加易用的生态系统上有所突破：“让国内的企业和研究机构一起来构建 AI 所需要的软件栈和生态链，近一步降低AI应用的经济和技术门槛，加速 AI 大模型应用创新。要通过 AI 解决垂域场景细枝末节的数据生成能力的问题，提升数据的质量。只要有足够耐心等待机遇，我相信国内AI大模型的超级应用终会出现。”

杨滔：昇思 2.4 版本加速大模型原生创新

在开源论坛上，昇思MindSpore开源生态总监杨滔以“昇思 2.4 版本加速大模型原生创新”为题，阐述了开源框架作为人工智能领域的基础软件，在驱动AI创新进程中的核心作用。

杨滔强调，随着AI应用的繁荣发展，大模型正引领我们迈向充满无限想象的新纪元，而AI框架则是这一波创新浪潮的动力源泉。昇思MindSpore 2.4版本通过引入原生亲和超节点架构，实现了分布式并行的创新突破，显著提升了万亿级MoE模型的训练效率，同时，其大模型使能套件以低代码方式赋能全流程开发，多级编译与模拟执行技术让调试调优如虎添翼。此外，昇思还积极探索AI+科学计算的新范式，在AI4Sci项目中孵化科学领域的基础大模型。昇思MindSpore开源社区一直致力于开源共创，携手伙伴共建共享共治AI基础软件繁荣生态。当前社区通过激励学术创新、产业创新以及应用创新等行动作为技术创新的支点，推出了论文基金会、原生大模型扶持项目、开发板赋能教程、算法挑战赛等，以赛促学，激励算法创新与应用。同时，昇思MindSpore联合伙伴成立了全国*昇思生态创新中心，通过生态发展、联合创新、技术支持以及人才培养，打造生态赋能的阵地。

封舒鑫：大规模AI算力集群性能调优实战

算力论坛上，华为昇腾计算MindStudio高级工程师封舒鑫发表了《大规模AI算力集群性能调优实战》的主题演讲，深入剖析了大模型时代算力调度优化的新策略。封舒鑫指出，随着万卡集群成为新的算力门槛，如Meta基于1.6万H100集群、xAI Grok-2基于2.4万H100集群进行训练，以及自建10万H100集群训练Grok-3的壮举，算力集群的性能调优变得尤为重要。他分享了通用大模型部署中常见的性能问题，如开箱性能低于预期、线性度不达标，以及性能抖动、性能爬坡等长期稳定性问题，并指出万卡集群性能调优面临分析效率低、算网存相互影响、实时性要求高、数据量大、调优门槛高等挑战。

此外，封舒鑫还详细介绍了MindStudio性能调优工具链及方法论，通过案例展示了如何利用MindStudio的集群分析、性能比对、时序打点图及通信分析功能，精准定位并解决模型线性度劣化问题。他强调，集群性能调优是大模型领域的必备内功，而昇腾MindStudio提供的全流程性能调优工具链及完整方法论，将为未来面对十万卡、百万卡规模算力集群的性能调优提供有力支持，推动性能分析从开发态向运维态演进，实现自顶向下、由粗到细的系统性工程。

高妍：低代码与大模型结合的软件开发技术与实践

在研发效能论坛上，华为云低代码产品专家高妍以《低代码与大模型结合的软件开发技术与实践》为主题，带来了深刻洞见。她指出，随着人工智能迈入新阶段，生成式人工智能AIGC正逐步重塑应用全生命周期，引领软件研发从代码为中心向模型为中心转变，催生了软件工程3.0的智能化新时代。Gartner的预测也强调了组装式应用与生成式AI技术的重要性，预示着人机共生的研发作业模式将成为主流。在此背景下，低代码平台不仅未遭AI终结，反而通过与大模型的深度融合，如Astro低代码平台全面接入AIGC能力，实现了秒级应用构建与10倍效率提升，展现了低代码与大模型在应用开发中的互补优势。

高妍强调，面对挑战与机遇，智能化、开放性以及更深入、更垂直的场景挖掘成为低代码发展的重要趋势，共同推动着软件研发迈向更加高效、智能的未来。

徐毅：让每个开发者拥有一台云主机

在智能应用论坛上，华为云开发者联盟开发者技术布道师、开发者技术支持(DTSE)教练徐毅以《让每个开发者拥有一台云主机》为主题，展现了开发基础设施民主化的愿景，围绕鸿蒙原生应用生态、鲲鹏生态及昇腾AI计算生态，基于华为云构建的统一开发者平台，阐述了如何通过端云一体化的基础设施助力开发者实现生态共赢。

Peng Song：HarmonyOS AI智能编码助力鸿蒙原生应用高效开发

同样在智能应用论坛上，华为HarmonyOS开发者技术架构师Peng Song发表了《HarmonyOS AI智能编码助力鸿蒙原生应用高效开发》的主题演讲，展示了HarmonyOS如何利用AI大模型的核心功能——包括代码补全、代码生成、代码修复、异常检测、注释生成及代码解释，来重塑开发流程，通过自然语言描述智能生成代码，实现精准理解开发者意图的代码补全，并介绍了鸿蒙知识问答助手及毕方AI辅助万能卡片生成框架等创新功能。