摘要：异构AI算力操作平台是高效可靠处理与运用多元化数据的重要承载，能够满足各类上层应用对计算资源、计算能力的多样化需求。阐述了异构AI算力操作平台的形成机制、技术架构和功能组成，并从技术能力提升、应用生态完善、评价标准规范3个方面，提出异构AI算力操作平台的优化路径和发展建议。
关键词：异构AI算力操作平台；异构适配；技术融合；智慧应用
0 引言
随着数字经济的发展和万物互联的推进，数据量已呈爆炸式增长，算力之争成为人工智能竞争的重要组成部分，数据量的快速增长和数据采集来源的日益多样，使得非结构化数据不断涌现。如何高效可靠地处理与运用这些多元化数据，成为大数据时代亟待解决的核心挑战之一。异构算力平台能够充分发挥硬件优势，适配算法模型对于硬件特性的需求，适应复杂多元的数据形态，满足各类上层应用对计算资源、计算能力的多样化需求。
1 异构AI算力
1.1 异构AI算力概念界定
算力是指设备、集群、平台等计算数据的能力，是数字社会发展的重要资源，广泛应用于国防科技、行业转型和移动消费领域[1]。人工智能算力能够解决场景多样化、数据巨量化、部署规模化所带来的挑战，满足实时数据快速增长、非结构化数据加快形成等数据变化产生的新要求，持续不断为人工智能负载提供高并发、高效率的计算能力[2]。异构算力是指CPU、GPU、FPGA、ASIC等多种算力协同的处理体系，能够满足不同场景中的应用需求，实现计算效力最大化[3]。基于此，本文将异构AI算力定义为针对超大规模数据的计算能力，包括E级超算、高性能计算、智能计算等多种AI算