中新网上海新闻7月4日电(郑莹莹)7月4日，在2024世界人工智能大会的AI基础设施论坛上，无问芯穹联合创始人兼CEO夏立雪发布了千卡规模异构芯片混训平台。

就在4个月前，无问芯穹Infini-AI大模型开发与服务云平台宣布首次公测，已有智谱AI、月之暗面、生数科技等大模型公司在Infini-AI上使用异构算力。

作为大模型生命周期中不可或缺的两个阶段，训练和推理均需要强大的计算资源支撑。然而，与国际上模型层与芯片层“相对集中”的格局相比，中国的模型层与芯片层更加“百花齐放”。然而，大量的异构芯片也形成了“生态竖井”，不同硬件生态系统封闭且互不兼容，给算力的使用方带来一系列技术挑战。

为构建适应多模型与多芯片格局的AI Native基础设施，无问芯穹的底层解法是：提供高效整合异构算力资源的好用算力平台，以及支持软硬件联合优化与加速的中间件，让异构芯片真正转化为大算力。

近日，无问芯穹与清华、上交的联合研究团队发布了HETHUB，这是一个用于大规模模型的异构分布式混合训练系统。夏立雪介绍，这项技术工程化的初衷，是希望能够通过整合更多异构算力，继续推高大模型技术能力的上限，同时通过打通异构芯片生态，持续降低大模型应用落地成本。

大模型行业发展正在进入规模化产业落地阶段，应用场景的百花齐放，带来了对大模型训练日益迫切的需求。构建大模型时代的AI Native基础设施，不仅能够为AI开发者提供更加通用、高效、便捷的研发环境，同时也是实现算力资源有效整合，支撑AI产业可持续发展的关键基石。

无问芯穹致力于构建适应多模型与多芯片的AI Native基础设施。“技术上限推高与技术落地扩散不矛盾，且取决于我们决心如何对待这个技术。”夏立雪说。

他表示，优良的基础设施就是这样一种“魔法”，当边际成本下降到临界值，就能有更多的人拥抱新技术。(完)