AICon全球人工智能开发与应用大会定在8月21日到22日，地点是深圳，现在完整日程已经出来了。华为盘古模型团队会在现场分享昇腾950平台上的通信优化实践，重点讲MoE模型的AllToAll通信和超长上下文里的KV Cache传输，这两块性能提升都超过了10%。另外，大会还有10个专题论坛，近60场议题，基本把AI开发和应用的最新动向都覆盖了。
大会日程全公布，深圳迎来AI开发者盛会
8月的深圳，AI圈的热度估计比天气还高。AICon全球人工智能开发与应用大会定在8月21日至22日，地点深圳。现在全部日程都放出来了，10个专题论坛、近60场议题，排得挺满。
看嘉宾名单，高校教授有，阿里、腾讯、华为、快手、Google Cloud的技术专家也有。这阵容，国内AI研发一线的大厂基本都齐了。对开发者来说，与其线上看录播，不如直接来现场听案例拆解。
参会者能听到的不只是概念，还有具体怎么落地。比如华为这次要讲的盘古模型优化，就是实打实的工程经验。
盘古模型在昇腾950上的通信优化：两个硬骨头
华为2012实验室的大模型系统工程技术专家李柏潮，这次分享的主题很聚焦：盘古模型在昇腾平台上的通信优化。重点啃两块硬骨头——MoE模型里的AllToAll通信，还有超长上下文场景下的KV Cache传输。
先说AllToAll。MoE（混合专家）模型训练和推理时，token要路由到不同专家，专家之间得频繁交换数据，这就靠AllToAll通信。模型规模一大，通信量也跟着暴涨，GPU/加速器之间的网络带宽就成了瓶颈。
再看KV Cache。超长上下文推理时，KV Cache占用的显存和带宽都很夸张。数据得在Host和Device之间来回搬，传输开销直接拉长首个token生成时间（TTFT）。
针对昇腾950的深度定制：性能提升超过10%
华为团队的做法是软硬件协同。他们适配了昇腾950的网络拓扑，把CCU通信加速器用了起来。在EP通信域里，盘古模型的AllToAll性能提升了超过10%。
另一个优化用上了Omni Cache，专门处理Host到Device、Device到Host的通信。效果也很直接：超长序列推理的TTFT提升了超过10%。
这两个数字放在一起看，好像不算夸张。但通信优化每提升1%都很难，尤其还是针对特定硬件深度定制。李柏潮会在现场拆解通信挑战分析、硬件亲和优化方法，还有软硬件协同加速H2D通信的细节。
优化有代价：通用性牺牲了，换平台可能失效
这里有个关键信息容易被忽略：这些优化是针对昇腾950硬件深度定制的，通用性上做了取舍。同样的策略，放到昇腾910A2/A3或者NVIDIA H20上，可能不仅没效果，还会拖慢性能。
这种“定制化”路线，在AI基础设施领域越来越常见。硬件拓扑不同，通信模式就不同，软件层面的优化必须跟着硬件走。华为这次分享的另一个价值，是展示如何分析通信瓶颈、如何做硬件亲和优化，以及怎么通过减少暴露的通信时间来实现通算掩盖。这套方法论，对做推理引擎或训练框架的人很有参考意义。
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大会其他看点：近60场议题，大厂专家齐聚
除了华为的分享，这次AICon大会还有不少值得听的议题。专题论坛覆盖AI开发全链路，从模型训练、推理优化，到AI应用落地、Agent架构，基本都覆盖了。
- 阿里：AI基础设施与云上大模型实践
- 腾讯：大模型在社交与游戏场景的应用
- 快手：视频生成模型的训练与部署
- Google Cloud：跨地域分布式训练案例
对于正在做技术选型或者想了解行业风向的人来说，这种线下交流的机会挺难得。现场还能直接跟演讲者聊细节，比看论文有效率得多。
FAQ
Q: AICon大会什么时候在深圳举办？
A: 2025年8月21日至22日，深圳。全部日程已公布，包含10个专题论坛、近60场议题。
Q: 华为盘古模型在昇腾950上的通信优化主要针对哪些场景？
A: 主要针对MoE模型中的AllToAll通信，以及超长上下文场景下的KV Cache传输。通过适配昇腾950网络拓扑和CCU加速器，AllToAll性能提升超10%；用Omni Cache优化Host-Device通信，TTFT提升超10%。
Q: 这些优化策略能否直接用到其他硬件平台？
A: 不能。这些优化是针对昇腾950深度定制的，牺牲了通用性。在昇腾910A2/A3或NVIDIA H20上可能失效甚至产生负面效果。建议结合具体硬件特性做适配。
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