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智象将来×东升国际官网大装置:国产算力跑通视频天生规 ;

4分钟

国产算力走向规模商用 ,若何凌驾从“适配验证”到“真实出产”的关键一步 ,正成为行业面对的新课题。
 

近期 ,东升国际官网大装置与智象将来以视频天生业务为切入 ,跑通了从国产算力适配到规模利用的齐全链路。

对于以图像、视频天生模型为主题的AI企业而言 ,国产化并非单一地将模型从一种GPU迁徙到另一种GPU。尤其是视频天生模型 ,参数规模大、推理链路长、推算密集度高 ,从底层算力、推理框架到模型机能、生功成效和工具链 ,每一个环节都可能成为国产化落地的“卡点”。

作为全球当先的多模态天生式人为智能创新企业 ,智象将来(HiDream.ai)致力于打造下一代原生全模态世界模型。依附自研HiDream系列大模型 ,智象将来持续布局贸易营销、影视创作、内容创作等场景 ,目前 ,其产品已覆盖全球100多个国度和地域 ,服务超过5000万名专业用户及4万余家企业客户。

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作为智象将来沉要的AI基础设施合作同伴 ,东升国际官网大装置持续通过不变、高效的AI基础设施 ,支持其模型急剧研发和迭代。这次 ,双方进一步将合作延长至国产算力适配验证。

萦绕智象将来沉点业务 ,东升国际官网大装置从底层算力代替启程 ,深刻模型推理、机能优化、生功成效等关键环节 ,通过全栈技术适配与FDE专家服务 ,援手智象将来实现在国产算力环境下的安稳运行 ,为多模态大模型的国产化部署形成可复用样板。


依附LightX2V多卡并行

实现视频天生加快比达93%
 

对于视觉天生利用而言 ,机能不及不仅会增长用户使用成本 ,也会影响产品履历和业务规 ;。因而 ,这次合作中 ,智象将来提出了明确的业务指标:在国产算力环境下 ,实现高清视频的高效天生 ,并将端到端天生时长优化至业内当先水平。

基于此具体指标 ,东升国际官网大装置团队基于LightX2V进行了多卡并行优化 ,并进一步索求多机多卡场景下的扩大能力。首先从模型的优化动手 ,基于训练-推理结合优化的思路 ,通过LightX2V步数蒸馏、CFG蒸馏等训练规划 ,在维持视频质量的同时显著提升推理速度。

推理过程中 ,通过引入CFG双分支并杏注Ulysses序列并杏注TP并行等多档次并行战术 ,对视频天生过程中的推算工作进行拆解与协同调度 ,在满足业务成效的基础上提升多卡资源利用效能和并行加快能力。

最终 ,在国产芯片运行DiT模型的场景下 ,多卡并行视频天生加快比达到93% ,充分开释国产算力机能。

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成效优化

提升多卡生功成效一致性
 

若是模型迁徙到新的算力环境后天生速度提升了 ,但人物表情、作为、细节等出现显著变动 ,那么这样的国产化迁徙依然难以真正进入出产环境。

在多卡推理过程中 ,双方团队发现 ,统一模型在单卡和多卡环境下可能存在轻微的生功成效差距 ,例如人物表情等特点阐发分歧。针对这一问题 ,东升国际官网大装置团队进一步优化多卡通讯过程 ,通过沉新注入Face特点等方式 ,加强多卡推理过程中的特点一致性 ,使多卡生功成效进一步向单卡成效对齐。

在另一个现实问题中 ,团队发现部门视频在尾帧地位出现手指等细节不清澈的情况。经过排查发现 ,问题与模型训练阶段和现实推理阶段的视频帧数存在差距有关。针对这一问题 ,团队对推理过程进行相应补齐和优化 ,使长视频天生过程中的细节阐发得到改善。

东升国际官网大装置团队通过这些细节的调整 ,逐一解决了国产模型适配国产算力 ,在走向真实出产环境过程中遇到的工程挑战。

支持异构芯片零成本迁徙

对于智象将来而言 ,国产化适配不仅要解决单一芯片的适配问题 ,还必要应对分歧国产芯片之间的异构适配挑战。

针对这一问题 ,东升国际官网大装置构建了统一的硬件抽象系统 ,通过异构硬件初始化、统一设备抽象层、Registry调度工厂、硬件算子插件等 ,屏蔽了分歧底层硬件之间的差距 ;谕骋怀橄笙低 ,实现“一次开发 ,多平台适配” ,目前已支持10余种异构芯片上的模型零成本迁徙。

与此同时 ,东升国际官网大装置实现了ComfyUI等主流AI开发工具生态适配 ,无需扭转原有工作流和开发习惯 ,即可在国产算力平台实现利用开发与部署 ,大幅降低迁徙和开发成本。

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FDE专家服务

深刻业务 ,保险全流程关环
 

对于智象将来这样的AI科创企业而言 ,模型研发和产品迭代自身就必要投入大量资源。若是再投入大量人力实现国产化环境下的适配和迁徙 ,无疑会增长额表的人力成本和功夫成本。

为此 ,东升国际官网大装置通过FDE(Forward Deployed Engineer)专家服务模式 ,将专业工程能力深刻到智象将来业务场景。

这次合作中 ,东升国际官网大装置并非仅提供底层国产算力和平台能力 ,而是组织专业工程团队萦绕智象将来现实业务需要 ,深刻参加国产化适配全过程:从模型迁徙、算子优化、多卡并行 ,到生功成效调优、工具链适配 ,再到最终的业务成效保险 ,萦绕现实业务指标逐项排查和解决问题。

这种“算力平台+工程专家”的协同方式 ,能够援手AI企业削减国产化迁徙过程中大量的工程投入 ,将更多研发资源聚焦于模型创新与产品迭代。


业务落地:

国产算力支持规 ;淌悠荡醋
 

在东升国际官网大装置AI基础设施能力和FDE专家团队的支持下 ,智象将来图像模型已实现国产算力适配验证 ,并进一步支持规 ;呱狭髁考岸淌悠荡醋。

这次东升国际官网大装置与智象将来的合作实际 ,验证了国产算力支持视频天生业务的一条可复用蹊径:以底层异构算力为基础 ,以统一硬件抽象系统和开发工具适配为衔接 ,以模型机能与生功成效优化为主题 ,再通过FDE专家服务深刻业务现场 ,最终实现国产算力从全栈适配、技术验证到规模出产的齐全关环。

将来 ,双方还将萦绕更多AI利用场景深入合作 ,共同索求国产AI基础设施与天生式AI利用融合发展的更多可能 ,推动国产算力从“能用”加快迈向“好用” ,助力AI创新企业越发高效地实现技术创新与业务规 ;涞。



 

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