两年多前，郑辉还是一个即将毕业的大四学生，每天沉迷在代码的世界里，忙着准备研究生复试，从未对 AI 有过太多想法。

没有人会想到，两年后的郑辉已经是一位资深的 AI 开发者，他独立开发的 NonZero 算子被合入异构计算架构 CANN 主线，参与开发的深度学习框架降低了大模型训练的门槛，目前正在做大模型分布式推理加速，希望可以帮助其他开发者在生产环境中高效部署在线推理服务。

在昇腾 AI 的生态里，像郑辉这样为大模型浪潮默默贡献自己力量的开发者不胜枚举。他们还不是世界的 “主角”，却在用自己的方式改变着世界。

01 “导师安排的第一个项目”

时间回到 2022 年 4 月，因为优秀的笔试成绩，郑辉顺利进入到杭州电子科技大学的研究生复试。当导师问及有没有感兴趣的研究方向时，郑辉分享了自己解决 Bug 的经历，第一次接触到了分布式机器学习。

同样是在 2022 年 4 月，昇腾 AI 开发者创享日在西安举行，正式发布了 “昇腾众智计划 2022”，推出了包含算子、模型开发、系列创新应用在内的 4000 多个任务，杭州电子科技大学正是签约合作的高校之一。

刚进实验室的郑辉，由此被导师安排了第一个项目——使用 C++ 开发 NonZero 算子与调优。

深度学习算法由一个个计算单元组成，这些计算单元被称为算子，可以理解为实现特定运算逻辑的代码模块，比如文本生成、翻译、情感分析等任务。一个优秀的算子不仅可以提高模型的效率和性能，还能够降低模型的资源消耗，在相同的计算资源下完成更多任务。

因为算子在模型中扮演了重要角色，自己也是第一次做类似的项目，郑辉心里泛起了嘀咕：“我的能力够不够，最后能不能做好，会不会影响别人的进度？” 向实验室的师姐请教后，郑辉 “硬着头皮” 接下了任务。

为了学习算子开发的知识，郑辉在 B 站上看了不少视频课程，发现昇思 MindSpore 上有详细的开发文档和现成的算子库，遇到不懂的问题可以直接和昇腾 AI 的工程师沟通，逐渐有了把项目做好的信心。

让郑辉印象深刻的是：“开发算子时看到代码里已经有一个 for 循环，不理解为何还要去实现 for 循环的并行，在我看来收益并不大。但昇腾 AI 的工程师告诉我，就算是一个微小的提升，在庞大的数据面前也会产生有价值的收益。”

经过近两个月的钻研，郑辉提交的 PR 被审核通过，通过引入 Parallel.For 循环实现了算子开多核，可以进行多线程提速，让昇思 MindSpore 的 NonZero 算子有着不逊于 Tensorflow 和 Pytorch 的精度，目前代码已合入 CANN 主线。

相较于最后的结果，郑辉认为自己从过程中获得了更大的价值：“算子开发是我的第一个项目，经过算子的需求分析、性能分析、开发、测试、性能优化等一整套开发流程，让我深入了解了大模型的内部运行机制，包括数据流、计算图和并行计算。更重要的是，让我有勇气去承担更大的项目，每次遇到困难时，总会劝自己试一试，不试试怎么知道自己不行，万一成功了呢。”

两个月的时间并不长，但让郑辉完成了从懵懂少年到 “众智开发者” 的蜕变，同时也印证了昇腾 AI 发起众智计划时的构想：通过汇聚产业界智慧和力量，加速基础软件创新突破，共促多样性计算产业发展和生态繁荣。

02 “难点在于找到应用场景”

喜欢琢磨事的郑辉，不想在象牙塔里做一个学术派，而是在项目中解决问题。在他的认知里，人工智能落地应用最大的难点已经不是技术实现，而是场景的选择，怎么让生成式 AI 在更多场景中发挥价值。

郑辉的想法并非没有道理，AI 工程化早已是一个热门课题。

即使是谷歌这样的互联网 “头羊”，AI 科学家和工程师们也常常会遇到 “开发一周，上线三月” 的情况，需要对模型花费数个月的时间进行鲁棒性、数据时序穿越、线上线下一致性、数据完整性等各个维度的排查。能否为业务场景带来更好的效果、更大的价值，将是 AI 走进千行万业的关键。

除了算子、深度学习框架等基础开发，郑辉不愿错过任何一个将 AI 在场景中应用的机会。昇腾 AI 创新大赛 2023 的活动发起后，郑辉毫不犹豫地参与其中，甚至没有选择自己有过项目经历的昇思赛道，而是更有挑战性的应用赛道。

“我在团队中是主要负责场景的选择，以及整个船舶监测系统平台的设计。像智慧海防监测这样的场景，对数据安全有着极高要求，特别适合运行在软硬件一体的国产生态上。所以我们基于昇腾算力平台，将 AI 应用于海洋渔船作业场景，通过预测渔船航行线路，来提高安全保障。”

不同于一些为了比赛而比赛的现象，昇腾 AI 创新大赛 2023 已经结束了半年，郑辉所在的小组仍在继续推进项目：“今年将不再局限于部分地区的港口，计划将沿海各省的数据都纳入范围，我们的目标是在全国沿海城市实现这个项目，通过整合更广泛的一个数据资源，为出海渔船构建一道隐形的安全防线。”

很多人说 2023 年是 “生成式 AI 元年”，各行各业都在训练自己的大模型。可 “大炼模型” 终归只是 AI 走进产业第一步，在现实和智能之间，仍然横亘着一片鲜有人涉足的 “荒海”，需要千千万万的开发者去扮演 “渡舟” 的角色，通过一个个落地应用的项目或产品，照亮千行万业的智能化之路。

正在读研二的郑辉，某种程度上让外界看到了中国 AI 的希望所在。

就像在 “渔船航行线路” 项目中，郑辉特意提到了后续的商业化问题：“我们可以和保险公司合作，在他们的风控体系中增加渔船的航行线路，在给渔船提供金融服务的时候，有一个更全面的风险分析。”

兴趣使然的开发者，总会有激情消退的时候；能看到商业机会的开发者，才会是理想的 “渡舟”，最开始也许只是一条 “木筏”，可只要找到了商业化的路径，“木筏” 就会一步步进化成舢舨、帆船、货轮，载着更多场景驶向智能化的彼岸。

03 “让大模型的推理快起来”

因为算子开发的机会，郑辉踏入了人工智能的河流；因为昇腾 AI 创新大赛 2023，郑辉认识到了场景应用过程中的种种痛点。曾经对 AI“不太感冒” 的大男孩儿，慢慢有了更多的想法，开始做一些更有挑战性的项目。

比如 ChatGPT 刚火的时候，郑辉就跑去问各种问题，发现 ChatGPT 的回答速度很慢，认为 “这种体验感大大降低了用户的兴趣”。原因在于，基于 Transformer 的大模型具有多次迭代的特性，导致在推理方面存在负载不均衡、算力资源无法充分利用等问题，在大模型的实际使用中，推理速度往往成为制约性能的一大瓶颈。

过去一年多时间里，大模型训练始终是技术圈的焦点，其实推理加速比训练加速更难。训练加速主要受数据并行性和模型并行性的影响，而推理加速更多地受到模型结构、计算图优化、内存访问、实时性等方面的影响，需要在短时间内处理大量数据，而且要求极低的延迟。

为了解决大模型推理问题，华为 2012 实验室和杭州电子科技大学联合组建了 “攻坚小组”。郑辉主动向导师请缨，参与了 MindSpore Serving 的研发，旨在帮助开发者在生产环境中高效部署在线推理服务。

不同于外界降低精度来提升推理速度的做法，郑辉的策略是实现并优化 Fastserve 论文，通过多级请求等待队列，将不同请求划分到不同的等待队列，实现抢占式调度用于降低请求延迟、饥饿调度用于唤醒低优先级请求、主动式 Kvcache 管理用于充分利用算力资源，在提高推理服务系统吞吐性能的同时，降低请求的平均完成时间。

“如果没有最初做算子开发的经验，恐怕也不敢去做大模型的推理加速。从算子的角度看大模型，推理加速其实就是对算子的优化，然后利用算子就行脚本编写，从而实现推理加速和吞吐量的提高。” 郑辉回忆道。

和一个人做算子开发的经历相比，与团队成员协同完成 Fastserve 策略的过程，让郑辉对团队合作有了更深刻的认识：“一个人可以走的更快，但一群人可以走的更远。个人在团队里好比一颗齿轮，扎实的技术深度就是齿轮驻扎在一台庞大机器里的深度，协作能力好比齿轮的边缘，同事的配合会使我这颗齿轮的转动更顺利。”

对于 23 岁的郑辉来说，加入 AI 开发的时间并不算长，却走出了一条典型的成长路线：因为各种机缘接触到了昇腾 AI 生态，开始了在 AI 世界的 “升级打怪之旅 “，起步时还有些生涩，但通过一个个项目中不断发现问题、解决问题，对场景和技术理解的深度不断提升，不断攀登更高的山峰。同时在一次次碰撞中，学会了高效协同，集众智、合众力去解决更复杂的难题。

04 结语

以梦为马的奔跑，终将成就熠熠生辉的人生。

正是像郑辉这样有技术、有想法、有商业嗅觉的年轻人，以一种无畏向上的精神踏入人工智能赛道，沉浸在代码的世界里挥洒汗水，用智慧和毅力解决了一个又一个技术问题，让我们看到了 AI 走进千行万业的希望。