基于混合训练模型的增强异构算力互联方法研究

高昆仑; 叶青河; 王岳; 甘津瑞; 王晓辉; 汪洋

doi:10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2026.01.04

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基于混合训练模型的增强异构算力互联方法研究

更新时间：2026-09-26

- 基于混合训练模型的增强异构算力互联方法研究
- Vol. 24, Issue 1, Pages: 34-44(2026)
- 作者机构：
  
  中国电力科学研究院有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2026.01.04
  CLC： TM73
- Published：2026
- 稿件说明：
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高昆仑, 叶青河, 王岳, et al. 基于混合训练模型的增强异构算力互联方法研究[J]. 2026, 24(1): 34-44.
DOI：

高昆仑, 叶青河, 王岳, et al. 基于混合训练模型的增强异构算力互联方法研究[J]. 2026, 24(1): 34-44. DOI： 10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2026.01.04.

摘要

针对电力行业在构建自主可控大模型基础设施过程中面临的异构算力协同难题，文章提出一种面向电网算力互联的智能协同网络(intelligent synergistic network

ISN)模型。该模型通过自研通信库SynCCL实现多厂商芯片的统一调度与通信适配，设计智能协同网络-动态负载均衡(intelligent synergistic network-load balancing

ISN-LB)算法精准引导等价多路径路由(equal-cost multi-path

ECMP)哈希结果避免路径冲突，并引入智能协同网络-全局拥塞控制(intelligent synergistic network-congestion control

ISN-CC)机制实现主动流量调控。在由国家电网某省级公司提供的包含2020—2023年全省分钟级负荷数据的真实数据集上进行验证，实验结果表明：ISN方案在3种典型GPU异构组合(壁仞+沐曦、壁仞+英伟达、英伟达+沐曦)下均表现出色，协同通信效率最高达98.2%，训练效率达94.1%，网络负载均衡度提升显著。特别是在电网负荷预测准确性方面，ISN方案将标准化均方根误差和平均绝对百分比误差分别降低至0.070和5.55%，显著优于对比方案，有效证明ISN在提升电力AI模型训练效率与业务精度方面的实用价值。

Abstract

关键词

Keywords

references

Kaijie Chen,Kai Huang,Jian Mao,Jiawei Hu,Jinliang Lin,Zhengxian You.Optimizing CPU-GPU resource scheduling with deep reinforcement learning[J].Future Generation Computer Systems,2026.

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