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为系统梳理异构算力领域的创新技术、应用成果和典型实践，充分展示产业链各方在异构算力建设、应用与运营中的探索成果，全球计算联盟（GCC）智能计算产业发展委员会异构算力协同工作组现面向GCC全体会员单位公开征集异构算力实践案例，并组织编制《异构算力案例集》。
随着人工智能、大模型和高性能计算加速发展，算力基础设施正从单一架构、单一集群，逐步走向多芯协同、跨域调度、软硬融合和统一管理。
面对GPU、NPU、CPU等不同类型算力资源并存的发展趋势，如何打破不同芯片、软件栈和算力集群之间的壁垒，提升异构算力的适配效率、协同能力、资源利用率和管理水平，已经成为推动智算产业规模化发展的重要课题。
为系统梳理异构算力领域的创新技术、应用成果和典型实践，充分展示产业链各方在异构算力建设、应用与运营中的探索成果，GCC智算产发委异构算力协同工作组现面向GCC全体会员单位公开征集异构算力实践案例，并组织编制《异构算力案例集》。
本次征集案例主要面向以下四类异构算力实践：
重点征集通过网络、平台和调度技术，完成异构算力资源跨地域、跨数据中心、跨集群、跨厂商统一汇聚和协同使用的案例。
可重点体现：
跨地域、跨集群异构算力资源池建设；
GPU、NPU、CPU等多类算力的统一抽象和资源聚合；
不同厂商芯片之间的协同训练、协同推理或任务分工；
跨域数据传输、通信优化和算力路由；
根据业务需求动态匹配、组合和调度异构算力资源。
重点征集面向不同芯片架构和软件生态，通过统一编程、编译转换、运行时适配、算子优化等技术，降低应用跨芯迁移和部署难度的案例。
可重点体现：
应用一次开发、跨芯部署和迁移；
CUDA等代码向国产芯片软件生态的自动转换；
跨架构编译器、统一编程模型和统一开发工具链；
主流模型、框架和算子在不同芯片上的适配优化；
降低适配周期、迁移成本和性能损耗。
重点征集通过软硬协同、编译优化、算子加速、算力池化和多模型服务等技术，提高异构算力性能和资源利用效率的案例。
可重点体现：
大模型训练或推理性能优化；
图优化、算子融合、量化和编译加速；
GPU、NPU等算力资源池化、虚拟化和弹性扩展；
多模型共享算力资源和动态扩缩容；
降低训练时间、推理时延和单位算力成本；
用更少的算力资源支撑更多模型或业务请求。
重点征集面向企业级、园区级或区域级异构算力资源，提供统一接入、统一纳管、智能调度、精细运营和运维保障的案例。
可重点体现：
多厂商GPU、NPU、CPU等资源统一接入和集中管理；
算力、显存等资源的细粒度切分和共享；
训练、推理及在线、离线任务混合部署；
拓扑感知调度、任务优先级管理和弹性调度；
算力成本分析、FinOps管理和资源优化；
设备故障检测、告警、自愈和高可用运维。
申报案例应具备真实性、创新性、代表性和可复制性，原则上应完成实际部署或应用验证。
申报材料建议包括以下内容：
包括案例名称、申报单位、联合单位、应用单位、核心技术领域、建设背景、应用场景和部署规模等。
说明案例解决的主要问题、总体技术架构、核心产品或平台，以及在异构算力聚合、适配、增效或管理方面的关键技术突破。
建议提供可量化、可复核的应用效果，包括但不限于：
训练或推理吞吐提升；
算力资源利用率提升；
跨芯迁移性能损耗；
单位算力成本下降；
节约的GPU、NPU或服务器资源数量。
说明案例的规模化推广价值、行业复制能力、国产算力生态促进作用以及在标准、开源、产业协作等方面形成的积极影响。
申报单位可结合案例实际情况，从以下层级说明技术特点：
应用场景层；
模型与框架层；
编译优化层；
算子加速层；
运行时与通信层；
驱动与编程模型层；
算力协同调度层。
*案例无需在所有层级均实现技术创新，但应清晰说明案例涉及的重点层级和核心技术。
我们将收集、汇编符合《异构算力案例集》编制规划与收录标准的案例，并通过联盟公众号、官方网站、行业会议、技术论坛及专题活动进行集中展示，进一步提升案例的技术参考价值和实践能见度。入选案例的申报单位有机会受邀参与主题演讲、案例分享与高端技术交流，与产业链上下游企业、科研机构及行业专家深入交流，共同探讨异构算力领域的技术趋势、应用模式和发展路径。
*适合案例将推荐收录至联盟GMVPS2026案例汇编或联盟GMVPS案例库中。
申报与咨询邮箱：
guizelin@gccorg.com
邮件主题格式：
案例名称｜申报单位
申报截止日期：
2026年8月30日
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