新质生产力—人工智能智算中心建设

        实现不同GPU算力的互联互通，支持单一大模型训练任务在异构GPU资源池上的联合计算，做到了规模突破，支持超大型GPU集群训练，全栈且深度融合带来端到端优化，助力超算互联工程。平衡算力需求与供给，实现高精度到底精度全覆盖、多种计算类型全覆盖，以及AI训练+推理全覆盖。同时团队在异构服务器集群的搭建上取得了一定进展：异构服务器，具备多个集群异构组网经验，如CPU异构：不同GPU服务器CPU异构（AMD与Intel异构）其大规模组网会出现网络不通等问题，通过替换底层通信库解决此问题；GPU异构，解决800系列与100系列的异构问题，使得A800与A100，H800与H100可以实现混跑组网，其同样通过替换底层通信库来实现；服务器异构，不同品牌的服务器的内在拓扑逻辑存在着不通，这使得多品牌服务器可能无法混跑，或者性能受损失。通过改变底层通信库建链逻辑，团队组建集群可实现多品牌服务器共同混跑，且性能无损失。