中国信息通信研究院依托人工智能软硬件协同创新与适配验证中心（亦庄）、人工智能关键技术和应用评测工业和信息化部重点实验室联合推进的AISHPerf人工智能软硬件基准体系及测试工具，面向芯片、服务器、一体机等软硬件系统，正式启动了一项具有重大战略意义的工作——面向大模型的全栈国产软硬件系统适配测试工作。这一举措犹如一颗投入平静湖面的石子，必将在我国人工智能产业掀起层层波澜，有力推动产业朝着自主创新的方向大步迈进，全方位提升我国在全球人工智能领域的核心竞争力。
回顾近年来人工智能技术的发展历程，可谓是日新月异。大模型作为人工智能领域的关键突破，已然成为各行各业实现数字化转型和智能化升级的核心驱动力。无论是金融领域的智能风控、医疗行业的疾病诊断辅助，还是交通系统的智能调度，大模型都发挥着举足轻重的作用，为传统行业注入了全新的活力。然而，在享受大模型带来的诸多便利的同时，我们也不得不直面严峻的现实挑战。在核心技术层面，我国长期面临着对国外技术的依赖，这无疑是悬在头顶的一把“达摩克利斯之剑”，随时可能对我国人工智能产业的安全稳定发展构成威胁。此外，软硬件适配性不足的问题也较为突出，不同品牌、不同型号的硬件与软件之间缺乏高效协同，导致大模型在实际运行过程中，常常出现性能不稳定、效率低下等状况，严重制约了其应用效果和推广范围。
为了打破这一困局，中国信通院凭借自身在行业内的深厚积累和权威性，毅然承担起引领行业发展的重任。此次精心筹备并启动的全栈国产软硬件系统适配测试工作，无疑是一场“及时雨”。该工作将重点聚焦于国产深度学习框架和国产大模型的适配通过性测试。测试过程中，专业团队会对各类芯片、服务器、一体机等硬件系统，以及与之对应的国产深度学习框架和国产大模型进行全方位、多层次的严格检测。从硬件的基础性能指标，如计算速度、存储容量，到软件框架的兼容性、稳定性，再到两者协同工作时的数据处理能力、模型训练效率等，无一遗漏。通过这样全面且细致的测试，精准找出软硬件系统在适配过程中存在的各类问题，并深入分析根源，进而提出针对性的优化解决方案，确保国产框架原生大模型能够在国产硬件平台上实现稳定、高效运行。这不仅能够显著提升我国大模型的研发效率，使其更快迭代升级，还能极大改善应用水平，为企业提供更加可靠、强大的技术支撑，助力企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。
值得一提的是，我国芯片、云服务、计算设备等领域的众多厂商，在敏锐捕捉到国产大模型的广阔发展前景后，已然积极行动起来，基于国产深度学习框架，有条不紊地开展国产大模型的适配工作。一些芯片厂商通过不断优化芯片架构设计，提升芯片的算力和能效比，使其能够更好地适配国产大模型对大规模数据运算的需求；云服务厂商则致力于打造高性能、高可靠性的云平台，为大模型的训练和部署提供稳定的运行环境；计算设备厂商则从硬件性能提升、兼容性优化等方面发力，确保设备与软件系统无缝对接。此次适配测试工作的及时启动，无疑为这些厂商的努力注入了一针“强心剂”，将进一步加速国产框架软件及硬件平台的垂直优化进程。
