智象未來×商湯大裝置：國產算力跑通影片天生規；瘧
國產算力走向規模商用 ，若何跨過從「適配驗證」到「真實生產」的關鍵一步 ，正成為行業面對的新課題。
近期 ，商湯大裝置與智象未來以影片天生業務為切入點 ，跑通了從國產算力適配到規模應用的齐全鏈路。
對於以圖像、影片天生模型為主题的AI企業而言 ，國產化並非簡單地將模型從一種GPU遷移到另一種GPU。尤其是影片天生模型 ，參數規模大、推理鏈路長、計算密集度高 ，從底層算力、推理框架到模型机能、生功成效和工具鏈 ，每一個環節都可能成為國產化落地的「卡點」。
作為全球領先的多模態天生式人为智能創新企業 ，智象未來（HiDream.ai）致力於打造下一代原生全模態世界模型。依託自主研發的HiDream系列大模型 ，智象未來持續布局商業營銷、影視創作、內容創作等場景 ，目前 ，其產品已覆蓋全球100多個國家和地區 ，服務超過5,000萬名專業用戶及逾4萬家企業客戶。
作為智象未來沉要的AI基礎設施合作夥伴 ，商湯大裝置持續通過穩定、高效的AI基礎設施 ，增援其模型急剧研發和迭代。这次 ，雙方進一步將合作延长至國產算力適配驗證。
圍繞智象未來的沉點業務 ，商湯大裝置從底層算力代替出發 ，深刻模型推理、机能優化、生功成效等關鍵環節 ，通過全棧技術適配與FDE專家服務 ，協助智象未來實現在國產算力環境下的平穩運行 ，為多模態大模型的國產化部署形成可複用樣板。
依託LightX2V多卡並行
實現影片天生加快比達93%
對於視覺天生應用而言 ，机能不及不僅會增长用戶使用成本 ，也會影響產品體驗和業務規；瘧。因而 ，这次合作中 ，智象未來提出了明確的業務指標：在國產算力環境下 ，實現高清影片的高效天生 ，並將端到端天生時長優化至業內領先水平。
基於此具體目標 ，商湯大裝置團隊基於LightX2V進行了多卡並行優化 ，並進一步索求多機多卡場景下的擴展能力。首先從模型優化动手 ，基於訓練－推理聯合優化的思路 ，通過LightX2V步數蒸餾、CFG蒸餾蹬讝練规划 ，在维持影片質量的同時顯著提升推理速度。
推理過程中 ，通過引入CFG雙分支並杏注Ulysses序列並杏注TP並行等多層次並行战术 ，對影片天生過程中的計算任務進行拆解與協同調度 ，在滿足業務成效的基礎上提升多卡資源利用效能和並行加快能力。
最終 ，在國產芯片運行DiT模型的場景下 ，多卡並行影片天生加快比達到93% ，充分釋放國產算力机能。
成效優化
提升多卡生功成效一致性
若是模型遷移到新的算力環境後天生速度提升了 ，但人物表情、動作、細節等出現明顯變化 ，那麼這樣的國產化遷移依然難以真正進入生產環境。
在多卡推理過程中 ，雙方團隊發現 ，统一模型在單卡和多卡環境下可能存在細微的生功成效差異 ，例如人物表情等特徵表現分歧。針對這一問題 ，商湯大裝置團隊進一步優化多卡通讯過程 ，通過沉新注入Face特徵等方式 ，加強多卡推理過程中的特徵一致性 ，使多卡生功成效進一步向單卡成效對齊。
在另一個實際問題中 ，團隊發現部门影片在尾幀地位出現手指等細節不清澈的情況。經過排查發現 ，問題與模型訓練階段和實際推理階段的影片幀數存在差異有關。針對這一問題 ，團隊對推理過程進行相應補齊和優化 ，使長影片天生過程中的細節表現得到改善。
商湯大裝置團隊通過這些細節調整 ，逐一解決了國產模型適配國產算力 ，在邁向真實生產環境過程中遇到的工程挑戰。
增援異構芯片零成本遷移
對於智象未來而言 ，國產化適配不僅要解決單一芯片的適配問題 ，還必要應對分歧國產芯片之間的異構適配挑戰。
針對這一問題 ，商湯大裝置構建了統一的硬件抽象體系 ，通過異構硬件初始化、統一設備抽象層、Registry調度工廠、硬件算子插件等 ，屏蔽了分歧底層硬件之間的差異；督y一抽象體系 ，實現「一次開發 ，多平台適配」 ，目前已增援10多種異構芯片上的模型零成本遷移。
與此同時 ，商湯大裝置实现了ComfyUI等主流AI開發工具生態適配 ，無需改變原有工作流程和開發習慣 ，即可在國產算力平台实现應用開發與部署 ，大幅降低遷移和開發成本。
FDE專家服務
深刻業務 ，保险全流程閉環
對於智象未來這樣的AI科創企業而言 ，模型研發和產品迭代自身就必要投入大量資源。若是再投入大量人力实现國產化環境下的適配和遷移 ，無疑會增长額表的人力成本和時間成本。
為此 ，商湯大裝置通過FDE（Forward Deployed Engineer）專家服務模式 ，將專業工程能力深刻至智象未來的業務場景。
这次合作中 ，商湯大裝置並非僅提供底層國產算力和平台能力 ，而是組織專業工程團隊圍繞智象未來的實際業務需要 ，深刻參與國產化適配全過程：從模型遷移、算子優化、多卡並行 ，到生功成效調優、工具鏈適配 ，再到最終的業務成效保险 ，圍繞實際業務指標逐項排查和解決問題。
這種「算力平台+工程專家」的協同方式 ，能够協助AI企業減少國產化遷移過程中的大量工程投入 ，將更多研發資源聚焦於模型創新與產品迭代。
業務落地：
國產算力支撐規；唐瑒撟
在商湯大裝置AI基礎設施能力和FDE專家團隊的增援下 ，智象未來圖像模型已实现國產算力適配驗證 ，並進一步支撐規；€上流量及短片創作。
这次商湯大裝置與智象未來的合作實踐 ，驗證了國產算力支撐影片天生業務的一條可複用路徑：以底層異構算力為基礎 ，以統一硬件抽象體系和開發工具適配為連接 ，以模型机能與生功成效優化為主题 ，再通過FDE專家服務深刻業務現場 ，最終實現國產算力從全棧適配、技術驗證到規模生產的齐全閉環。
未來 ，雙方還將圍繞更多AI應用場景深入合作 ，共同索求國產AI基礎設施與天生式AI應用融合發展的更多可能 ，推動國產算力從「能用」加快邁向「好用」 ，助力AI創新企業更高效地實現技術創新與業務規；涞。