一、技术架构解析
基于昇腾云与硅基风暴(SiliconStorm)联合研发的AI广告技术栈,我们构建了行业首个端到端国产化智能营销平台,其核心架构分为三层:
- 算力基座层
- 昇腾Atlas系列算力集群提供FP16混合精度支持
- 动态弹性调度实现GPU利用率提升至85%+
- 分布式推理框架实现10节点线性扩展能力
- 模型中间件层
- 硅基风暴自研MoE架构广告大模型DeepSeek-R1
- 支持动态剪枝(DynaPrune)的轻量化推理引擎
- 多模态特征融合框架实现CTR预估误差<0.15%
- 应用服务层
- 创意生成API响应延迟<50ms(P99)
- 实时竞价决策引擎处理量级10M QPS
- 动态归因分析支持多维ROI建模
二、关键技术突破
1. 混合精度训练优化
# 硅基风暴定制化混合精度训练器
class HybridPrecisionTrainer:
def __init__(self, model, opt):
self.scaler = torch.cuda.amp.GradScaler()
def train_step(self, data):
with torch.autocast(device_type='ascend', dtype=torch.float16):
loss = model(data)
self.scaler.scale(loss).backward()
self.scaler.step(optimizer)
self.scaler.update()
通过算子融合+内存复用技术,相比传统方案节省显存38%
2. 动态负载均衡算法
采用改进型Consistent Hashing算法实现:
- 推理节点故障转移时间<200ms
- 热点素材自动迁移机制
- 资源利用率波动标准差从15.7%降至5.2%
三、实战性能对比
测试数据集:Kaggle广告素材数据集(1.2TB)
指标 | 传统方案 | 昇腾云+SiliconStorm方案 | 提升倍数 |
---|---|---|---|
创意生成TP50 | 820ms | 68ms | 12x |
千人千面计算 | $3.2/万次 | $0.11/万次 | 29x |
模型更新周期 | 72h | 2.4h | 30x |
四、典型应用场景
1. 实时竞价决策系统
基于昇腾Ascend 310的边缘计算节点,实现10微秒级预测延迟
2. AIGC素材生成
采用硅基风暴的Diffusion-Transformer混合架构:
- 512x512素材生成耗时从6.7s降至0.9s
- 支持细粒度prompt控制(色系/构图/风格)
五、演进路线
- 2023Q4:支持3D素材生成引擎
- 2024Q2:上线多模态情感分析模块
- 2024Q4:实现全链路自主可控AI芯片