HC2025丨高校创新力量“花开”开发者日，鲲鹏昇腾使能科研创新
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，集中发布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，充分展现了在计算生态繁荣发展背景下，高校、科研机构与初创企业协同创新的强大动能。依托鲲鹏昇腾科教创新孵化中心提供的强大算力支持，国内多所重点高校及孵化中的科技型企业纷纷亮出突破性成果，涵盖AI编程语言、大模型训练与推理加速、多模态大模型以及科学计算仿真等多个尖端领域，凸显出产学研深度融合的新态势。在高校科研方面，多个团队聚焦于计算架构革新与跨学科融合，展
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，集中发布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，充分展现了在计算生态繁荣发展背景下，高校、科研机构与初创企业协同创新的强大动能。
依托鲲鹏昇腾科教创新孵化中心提供的强大算力支持，国内多所重点高校及孵化中的科技型企业纷纷亮出突破性成果，涵盖AI编程语言、大模型训练与推理加速、多模态大模型以及科学计算仿真等多个尖端领域，凸显出产学研深度融合的新态势。
在高校科研方面，多个团队聚焦于计算架构革新与跨学科融合，展现出扎实的理论功底与敏锐的技术前瞻性，其研究成果深入探索了下一代计算范式的关键技术路径。
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研究员陈帜团队，基于鲲鹏平台成功实现DeepFlame燃烧流体仿真工具的重大升级。该软件针对火箭发动机研发中长期存在的模拟精度与效率难以兼顾的问题，创新性地将AI推理能力与高性能计算相结合，实现了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）和众核PDE求解器优化策略，系统完成了近万亿网格规模的高精度模拟，浮点峰值突破1EFlops，原本需耗时六个月的计算任务如今仅用一小时即可完成。这一进展有望显著缩短我国航天动力系统的研发周期，降低试验成本，为商业航天运力提升提供关键数字底座。
（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层数据流描述自动转换并优化为高效的底层代码（如AscendC）。凭借独特的Tile级抽象机制与自动化调度能力，开发者能够以更简洁的代码表达复杂运算逻辑，同时获得接近手工优化的性能表现，极大提升了AI算子的开发效率。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理解、抽象表达与逻辑推理能力展开系统研究。在昇腾算力支撑下，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。此外，团队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思路。
（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支持下，一批源自高校的科技创新项目正加速走向产业化。越来越多科研团队成立初创企业，致力于将前沿学术成果转化为实际可用的技术产品，展现出卓越的技术转化能力和市场洞察力。
多模态大模型正在不断拓展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带领团队，打造了基于昇腾平台的3D空间智能大模型。该模型依托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特征。采用MindSpeed训练框架，团队在256卡昇腾集群上完成了十万个场景的训练任务，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处理、新视点生成、语义编辑等功能，在虚拟漫游、数字孪生、机器人仿真等场景中具有广泛应用前景，推动三维内容生成迈向大众化与普及化。
（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的异构协同计算，打造极致的大模型推理加速方案。该引擎根据计算强度实施精细化负载分配：将MoE模型中计算负载较低的路由专家层参数卸载至内存容量更大的鲲鹏CPU侧，而将计算密集型的多层潜在注意力模块保留在昇腾NPU上执行。结合鲲鹏多NUMA架构的本地内存管理与线程调度优化、鲲鹏数学库对矩阵乘法的专项加速，以及专家延迟计算技术实现通信与计算的有效重叠，KTransformers在千亿参数级别模型推理中实现了显存占用下降超过90%的优异表现，为大规模模型的实际部署提供了创新性的底层技术支持。
（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成长体系，提供系统课程、详实文档、高效工具链以及活跃的专家交流平台，全方位支持开发者从入门学习到认证进阶、从创意孵化到落地实践的全生命周期发展。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、更丰富的开发工具和更紧密的社区协作模式，持续激发创新潜能，共同推进计算产业的智能化演进。
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