2025年9月18日至9月20日，华为全联接大会在上海顺利举行。在大会第三天的开发者日活动中，集中呈现了一系列基于鲲鹏与昇腾基础软硬件平台的前沿科研成果，充分展现了在高性能算力支撑下的科技创新实力。依托鲲鹏昇腾科教创新孵化中心的强大能力，国内多所顶尖高校及孵化中的初创企业纷纷推出突破性技术，覆盖ai编程语言、大模型训练与推理加速、多模态人工智能以及科学计算仿真等多个尖端领域，彰显出产学研深度融合所带来的蓬勃创新动能。
在高校科研方面，多个团队聚焦计算架构革新与跨学科融合，展现出深厚的理论积累和敏锐的技术前瞻力，其研究成果深入探索了下一代计算范式与核心技术难题。
于科学计算仿真方向，北京大学力学与工程科学学院联合北京科学智能研究院的研究员陈帜团队，依托鲲鹏平台实现了DeepFlame燃烧流体仿真工具的重大进展。该软件针对火箭发动机研发中燃烧模拟存在的精度与效率矛盾，创新性地融合AI推理与高性能计算技术，成功实现超临界燃烧模拟的千倍提速。通过引入物理嵌入刚性神经算子（PE-SNO）并优化众核PDE求解器，该工具完成了近万亿网格规模的高精度模拟，浮点运算峰值突破1EFlops，将原本需耗时六个月的传统计算压缩至仅一小时完成。这一成果有望显著缩短我国航天推进系统的研发周期，降低试验成本，为商业航天提供关键的数字化基础设施支持。
（北京大学力学与工程科学学院、北京科学智能研究院研究员 陈帜）
由北京大学计算机学院副研究员杨智团队主导开发的开源AI算子编程语言TileLang，成为本次展示中的代表性成果之一。团队核心成员董宇骐介绍，TileLang的核心优势在于可将高级数据流描述自动转换并优化为高效的底层代码（如Ascend C）。凭借独特的Tile级抽象机制与自动化调度能力，开发者能以更简洁的代码表达复杂计算逻辑，同时获得接近手写代码的运行性能，极大提升了AI算子开发效率。例如，在实现FlashAttention算子时，代码量从原有的500多行缩减至80行，性能仍与官方版本持平。
（北京大学计算机学院研究生、杨智团队核心成员 董宇骐）
东南大学计算机科学与工程学院副教授杨旭带领团队，围绕多模态大模型的类比、抽象与推理能力展开系统研究。在昇腾算力的支持下，团队提出启发式上下文策略与可学习上下文向量LIVE等方法，显著提升了视觉问答任务的学习效率与推理速度。进一步地，他们构建了基于规则奖励的强化学习框架LMM-R1，通过两阶段训练增强模型推理能力，并在动态微调DFT方法中统一监督学习与强化学习的优化视角，为轻量化模型的知识迁移与泛化能力提升开辟了新路径。
（东南大学计算机科学与工程学院副教授 杨旭）
在鲲鹏昇腾种子计划的推动下，一批源于高校的创新成果正加速走向产业化，众多科研团队成立初创企业，致力于将先进学术理念转化为实际可用的技术方案，体现出强大的市场洞察力与技术落地能力。
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多模态大模型正在重塑AI的能力边界。魔芯科技CEO、浙江大学计算机科学与技术学院博士生陈天润率领团队打造了首个基于昇腾平台的3D空间智能大模型。该模型基于数亿真实世界物理数据进行训练，高度还原现实世界的三维结构。采用MindSpeed训练框架，团队在256卡昇腾集群上完成了对十万级场景的训练，仅使用Decoder-Only Transformer架构即实现了对三维空间关系的自主学习。模型具备多视角输入理解、新视点生成、语义编辑等功能，在虚拟漫游、数字孪生、机器人仿真等领域具有广泛的应用前景，助力三维内容生成迈向大众化普及。
（魔芯科技CEO、浙江大学计算机科学与技术学院博士研究生 陈天润）
作为清华系创业代表，趋境科技推出的KTransformers引擎另辟蹊径，专注于鲲鹏CPU与昇腾NPU之间的异构协同计算，实现了极致的推理加速效果。该引擎根据计算强度实施精准负载分配：将MoE模型中计算密度较低的路由专家层参数卸载至内存容量更大的鲲鹏CPU侧，而保留计算最密集的多层潜在注意力模块在昇腾NPU上执行。结合鲲鹏多NUMA架构的本地内存管理、线程调度优化、数学库对矩阵乘法的专项加速，以及专家延迟计算技术以重叠通信与计算过程，KTransformers在千亿参数级别模型推理中实现了显存占用降低超过90%的卓越表现，为大规模模型的实际部署提供了全新的底层技术支持。
（趋境科技KTransformers引擎架构师、清华大学计算机系博士 谢威宇）
前沿学术探索是技术创新的源头活水，而开发者则是推动变革的核心力量。鲲鹏与昇腾社区持续构建完善的课程体系、详实的案例文档、高效的开发工具链以及活跃的专家交流平台，全面支持开发者从入门学习到认证进阶、从创意孵化到实践落地的全生命周期成长。未来，鲲鹏与昇腾将继续携手全球开发者，以更加开放的技术生态、更丰富的工具支持和更紧密的社区协作，共同激发创新潜能，赋能智能化时代的计算产业发展。
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