復旦大學 鯤鵬昇騰科教創新孵化中心特訓營圓滿閉幕：全鏈路AI技術實戰賦能教學創新

來源：市場資訊

（來源：華為計算）

3月27日，復旦大學 鯤鵬昇騰科教創新孵化中心特訓營在復旦大學江灣校區圓滿閉幕。本次特訓營聚焦昇騰AI軟硬件平臺，通過“理論講解+實戰演練”的深度結合，圍繞算力底座構建、大模型訓練加速、多模態推理及生態適配等核心議題展開，為復旦學子帶來了一場覆蓋AI底層技術與前沿應用的知識盛宴，進一步激發了學生們對自主算力體系的創新熱情與開發潛能。

華為昇騰計算上研分部部長王晶作主題分享，從三大維度系統闡釋昇騰計算整體業務及發展。面向大算力時代，昇騰聚焦算力底座建設，以集群與超節點架構為核心，依托靈衢架構實現高速互聯與資源池化，為大規模算力場景提供堅實支撐；在生態層面堅持軟硬件全面開源開放，構建面向廣大開發者的開放能力體系，深度兼容業界主流開源項目與開發范式；在產業協同層面，以開放生態聚合各方力量，與行業伙伴協同推進技術落地，助力各領域智能化應用高效普及與快速發展。

華為昇騰計算上研分部部長 王晶

華為昇騰AI訓練專家張健翔、吳聰圍繞MindSpeed訓練加速庫展開技術分享。張健翔介紹了MindSpeed訓練套件依托內存優化、通信優化、并行優化三大核心技術，可覆蓋大語言模型、多模態模型等主流訓練場景，提供從數據處理、模型適配到訓練調優的全流程高效開發能力。吳聰則聚焦模型后訓練與強化學習方向，講解了MindSpeed強化學習套件和生態支持的verl的訓練框架與優化能力，支持主流強化學習算法，可高效完成模型精調，進一步提升大模型在復雜任務中的實際表現。

華為昇騰AI訓練專家 張健翔

昇騰AI訓練專家 吳聰

華為昇騰AI推理專家藍王力帶來多模態生成推理技術專題分享。他首先解析了多模態生成的基本原理和演進，并重點介紹了MindIE SD視圖生成加速套件。該推理引擎具備高性能、易部署、可擴展等特點，通過多項優化技術提升多模態生成與推理效率，實現顯存高效利用與任務加速運行。隨后，華為昇騰高級工程師郭文娜帶領同學開展Wan2.1模型部署與推理優化實操。

昇騰AI推理專家 藍王力

昇騰高級工程師 郭文娜

基于該引擎能力，藍王力現場進一步展示了vLLM Ascend推理部署與調優實踐方案。依托PagedAttention高效內存管理與Continuous Batching動態批處理機制，vLLM Ascend有效破解了常見推理場景的性能瓶頸，并實現了主流模型的無縫適配與穩定運行，為產業級推理場景提供極簡、高效、可靠的部署路徑。最后，華為昇騰多模態推理工程師周帆帶領同學們開展基于vLLM+ vLLM Ascend的Qwen3推理實操，讓大家對基于vLLM Ascend的端到端部署流程有所掌握。

昇騰多模態推理工程師 周帆

本次特訓營依托復旦大學 鯤鵬昇騰科教創新孵化中心，將前沿AI技術與實戰教學深度融合。未來，孵化中心將圍繞課程共建、技術研究、人才培養等方向持續發力，全面開放技術資源與實踐平臺，著力培育更多具備實戰能力的AI復合型人才，助力高校科技創新與產業生態高質量發展。