新华三：数字化领航（2026年5月版 总第35期）AI分水岭已至 从“会说”的模型，到“会干”的生产力

近五年间，大模型参数规模从数十亿迈向数万亿，训练 和推理系统的设计复杂度随之急剧攀升。一方面，单卡加速 器已无法容纳完整模型，必须依赖数百甚至上万卡的分布式 集群；另一方面，数据并行（Data Parallel，DP）、张量并 行（Tensor Parallel，TP）、流水线并行（Pipeline Parallel，PP）、专家并行（Expert Parallel，EP）等多种并 行策略，与网络拓扑、内存层次结构、调度算法和调优策 略高度耦合，使系统设计空间呈爆炸式增长。在这种背景 下，单纯依靠真实集群反复试错的方式面临成本高、周期 长、风险大等问题。 AI仿真工具的出现有效解决了这些痛点。AI仿真工具 通过将复杂软硬件协同系统“搬入”可控仿真环境，在无 需庞大硬件的前提下精准模拟大规模训练与推理过程，预 测计算、通信、访存等性能，量化不同硬件配置、并行策 略、网络协议和调度方法的差异，进行快速评估，从而降 低成本和时间、提供高保真性能预测、支撑架构与硬件选 型，促进协同与风控，并使大模型研发和系统调优从高成 本、低灵活度的试错模式跃迁至可快速迭代、低风险的精 准设计阶段。