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GAITC2025|張科:端云一體大模型推理應(yīng)用實戰(zhàn)

京東云 ? 來源:jf_75140285 ? 作者:jf_75140285 ? 2025-06-26 09:33 ? 次閱讀
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近期,2025全球人工智能技術(shù)大會(GAITC2025)于杭州盛大開幕,匯聚全球頂尖科學(xué)家、技術(shù)領(lǐng)袖及行業(yè)先鋒,共同探討人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)化新趨勢。京東零售AI Infra &大數(shù)據(jù)計算負(fù)責(zé)人張科受邀出席并在《行業(yè)大模型應(yīng)用與發(fā)展》論壇發(fā)表演講,首次深入介紹京東零售在端云一體大模型推理架構(gòu)的實戰(zhàn)經(jīng)驗與技術(shù)探索,并分享AI推理方向的未來發(fā)展思考。以下為張科分享實錄,內(nèi)容經(jīng)編輯略有刪減:

電商場景AI推理的挑戰(zhàn)

大模型技術(shù)突飛猛進(jìn),大模型不僅是算法和算力的集合體,更是產(chǎn)業(yè)智能化的新底座,正在推動AI從“可用”向“好用、可控、可信”邁進(jìn)。電商場景作為AI技術(shù)的應(yīng)用場,逐步形成了三個主要的需求方向:

Generative AI

(如AI生成商品圖、短視頻、AI營銷內(nèi)容生成、AI數(shù)字人)、

Agentic AI

(如AI客服與售后管理、AI經(jīng)營托管、AI倉配優(yōu)化 、AI交互式推薦)、

Physical AI

(如自動分揀機(jī)器人、智能空間、自動駕駛)。在復(fù)雜場景與多元需求的驅(qū)動下,AI推理正面臨一系列技術(shù)挑戰(zhàn),包括輸入類型多樣、用戶需求優(yōu)先級不同;端(如手機(jī))和云(服務(wù)器)之間任務(wù)分配難、協(xié)同優(yōu)化難;模型壓縮和性能優(yōu)化等問題。

京東零售聯(lián)合清華大學(xué)推出 xLLM 端云一體大模型推理架構(gòu)

2022年起,京東與清華大學(xué)開啟深度合作,在計算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)、推薦系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域聯(lián)合開展了十余項課題研究。今年雙方進(jìn)一步拓展合作邊界,新增

大模型推理引擎國產(chǎn)化、多模態(tài)推薦大模型

等前沿方向,聚焦整合技術(shù)資源與學(xué)術(shù)優(yōu)勢,共同探索前沿技術(shù)創(chuàng)新,推動科研成果向?qū)嶋H生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化。自今年初大模型推理引擎國產(chǎn)化合作開展以來,京東零售和清華大學(xué)一起在大模型量化壓縮、端-云協(xié)同推理引擎等方向聯(lián)合攻堅,并提出“xLLM 端云一體大模型推理架構(gòu)”,以解決推理引擎的性能優(yōu)化問題、助力大模型技術(shù)在復(fù)雜電商環(huán)境的規(guī)?;涞亍Mㄟ^端云聯(lián)合部署,實現(xiàn)高效協(xié)同推理。利用終端用戶數(shù)據(jù)和反饋,云端模型持續(xù)優(yōu)化并實時更新終端輕量化模型,形成閉環(huán)進(jìn)化系統(tǒng),提高模型在實際場景中的性能。該架構(gòu)還可適應(yīng)不同終端設(shè)備資源限制,實現(xiàn)大模型更廣泛復(fù)用。

xLLM端云一體大模型推理架構(gòu)中的技術(shù)探索還表現(xiàn)在以下4個方面:

1.自適應(yīng)調(diào)度優(yōu)化:

動態(tài)調(diào)整Prefill與Decode節(jié)點比例,實現(xiàn)動態(tài)的自適應(yīng)彈性PD能力。

2.在離線統(tǒng)一調(diào)度:

根據(jù)負(fù)載實時調(diào)度在離線請求,實現(xiàn)請求級別的在離線混部的能力。

3.多層流水線執(zhí)行:

最大化資源利用率,通過調(diào)度和模型執(zhí)行異步流水線、不同Layer的計算和通信異步流水線、不同計算單元、訪存并行流水線的多層流水線執(zhí)行。

4.端云Agent協(xié)同:

端Agent處理簡單任務(wù)與隱私數(shù)據(jù),云 Agent 不斷反饋優(yōu)化,提升端 Agent 能力,并基于高效 Agent 協(xié)議協(xié)同。目前該推理架構(gòu)已經(jīng)在內(nèi)部多個場景應(yīng)用,在可交互式導(dǎo)購、商品對比、商品總結(jié)、購物建議等環(huán)節(jié),大幅提升了響應(yīng)速度,節(jié)省了計算成本,同時還有效助力了用戶的活躍度。在核心的商品理解環(huán)節(jié),也有效提升了大模型的理解能力和信息處理能力,模型推理成本最高可節(jié)省70%。

AI推理方向的未來思考

在現(xiàn)有技術(shù)探索的基礎(chǔ)上,未來京東還將持續(xù)加大對國產(chǎn) AI 基礎(chǔ)設(shè)施的投入力度,著力構(gòu)筑自主可控的技術(shù)生態(tài)體系。京東將重點聚焦三大前沿方向展開深入研究:

破解規(guī)模、效率、成本的 “不可能三角”、推進(jìn)(端云)多智能體異步自進(jìn)化、端云分布式推理的可解釋和可調(diào)試

。通過上述布局,京東希望逐步實現(xiàn)主流國產(chǎn)芯片的深度適配優(yōu)化,并基于自主研發(fā)的大模型推理框架,推動技術(shù)效率達(dá)到國際先進(jìn)水平。也希望和業(yè)界同行共探技術(shù)邊界、一起前行。

審核編輯 黃宇

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