央广网北京9月9日消息（记者 冀文超）近日，以“开放共创，智启新局”为主题的GPUStack AI Infra生态与技术创新大会在北京举行。作为GPUStack自2024年开源以来举办的首届大型线下活动，大会汇聚了海光信息、摩尔线程等十余家国产算力产业链企业与机构代表，探索产业发展新路径。

当前，国产算力正处于从单点突破迈向软硬协同与规模化应用的关键阶段。随着各行各业对智能算力需求的激增，如何高效整合并调度多元异构算力资源、降低大模型部署门槛、保障AI业务全流程自主可控，已成为产业界共同关注的焦点。

GPUStack AI Infra生态与技术创新大会现场（GPUStack供图 央广网发）

GPUStack CEO秦小康在大会上表示，当前国产GPU及大模型生态正处于高速发展期，但在兼容适配、性能调优及版本迭代等环节仍面临复杂的工程挑战。面对国产算力规模化落地过程中行业普遍遭遇的现实挑战，作为面向企业级AI场景的开源算力与模型服务平台，GPUStack正努力成为连接多元国产GPU与上层模型应用的重要软件底座。“我们希望通过与合作伙伴、社区用户和开发者共同努力，让国产算力变得更加简单易用，并通过持续优化释放每一块GPU的最大效能。”

GPUStack CEO秦小康（GPUStack供图 央广网发）

GPUStack联合创始人、CTO梁胜则从全球GPU产业演进视角出发，深度剖析了国产算力规模化落地的核心瓶颈与破局路径。他指出，成熟的GPU产业不仅依赖于硬件性能的突破，更离不开贯穿底层计算、网络、存储直至模型推理与服务交付的完整软件体系。随着国产GPU在产能、质量和性能上持续提升，软件栈能否同步成熟，将直接影响其规模化应用与市场竞争力，也是决定国产算力能否真正从“可用”走向“好用”的关键。

在梁胜看来，当前国产算力软件生态的核心短板，集中体现为“多模型、多GPU”的复杂适配与协同难题，这也是制约算力效能充分释放的关键症结。对此，GPUStack致力于通过开放的软件平台，将繁琐的部署与调优过程标准化、自动化，有效破解跨硬件、跨模型适配痛点，让各类模型能够在不同国产GPU上实现高性能、高质量、稳定地运行。“国产GPU将来不仅要有世界领先的硬件，也要有可以开箱即用的软件，而且这个软件是完全开源的，能够得到整个业界、合作伙伴和生态的支持。”他同时强调，“开箱即用”只是基础，持续提升推理性能和GPU资源利用效率，才是平台创造长期价值的关键。

GPUStack联合创始人、CTO梁胜（GPUStack供图 央广网发）

自2024年开源以来，GPUStack坚持依托社区反馈与真实业务场景持续迭代产品能力，在国产算力适配、模型部署及性能优化领域积累了丰富的实战经验。截至目前，平台已累计服务全球121个国家和地区超过11万用户，构建起广泛的全球产业用户基础。秦小康强调，AI基础设施涉及芯片、服务器、存储、模型、应用等多个环节，单一企业难以包揽全部能力。“GPUStack将聚焦自身擅长的软件平台与调度优化领域，同时与产业伙伴紧密协同，共同降低算力适配与平台建设的复杂度。”

大会现场，GPUStack COO江鹏进行了实际操作演示。平台兼容各类异构计算硬件，在适配国产GPU核心场景的基础上，可将华为�N腾、AMD、NVIDIA等不同类型计算节点纳入统一集群，顺利完成跨硬件环境的模型部署，直观展现了平台在异构算力管理、推理后端适配及模型服务方面的成熟能力。演示还集中展示了GPUStack 2.3版本在共享缓存、性能测试与自动优化等方面的最新进展，进一步验证了其在复杂异构环境下的工程化交付实力。

依托持续的技术迭代、开放的开源生态与深厚的场景实践，GPUStack正逐步从单一的异构算力管理工具，成长为连接国产GPU、模型服务与行业应用的开源AI基础设施平台。在国产算力加速发展的产业大势下，GPUStack依托开放的软件能力、全球用户基础与产业协同网络，以开源开放、产业协作破解产业算力整合难、部署门槛高、生态适配复杂的核心痛点，助力国产算力完成从“可用”到“好用”的关键跨越，为国产GPU规模化落地更多真实业务场景提供有力支撑。

梁胜最后表示：“随着国产GPU硬件性能持续提升，软件生态不断完善，我们相信，国产算力不仅将在中国市场发挥重要作用，也将有机会走向全球，赋能更广泛的AI创新应用。”