上海科技快讯：依图科技在先锋者计划领域发现新方法，获上海自然科学基金支持，训练效率提升Gemini 2.5%

《依图科技先锋者计划突破：上海自然科学基金助力，训练效率提升2.5%的背后》

前沿技术指南：依图科技混合精度动态计算优化技术解析

——从算法创新到产业落地的全链路透视

技术突破的核心逻辑

2025年9月19日,依图科技正式对外公布其"先锋者计划"的最新成果：基于混合精度动态计算图优化技术（HDCGO），在自然语言处理模型训练中实现效率提升2.5%（精确至小数点后两位），这一数据经上海市人工智能实验室独立验证，误差范围控制在±0.03%以内，成为2025年全球AI基础研究领域少有的"小步快跑"式创新。

技术原理拆解：
传统深度学习训练中，固定精度计算图（如FP32）会导致冗余计算资源占用，依图团队通过动态调整计算节点精度（FP16/BF16混合使用），结合自适应梯度裁剪算法，将参数更新粒度从模型层级细化至算子层级，在Transformer架构的注意力机制模块中，HDCGO技术可自动识别低敏感度参数，将其计算精度从FP32降至FP16，同时保持关键权重的高精度更新。

数据支撑：
在2025年8月的内部测试中，该技术使1750亿参数的GPT-4架构模型训练时间从112小时缩短至109.2小时（提升2.5%），GPU内存占用降低18.7%，这一成果已应用于依图与复旦大学附属华山医院合作的医疗影像分析系统升级，预计2026年Q2完成临床部署。

上海自然科学基金的赋能路径

上海市科委2025年度自然科学基金（项目编号：2025SHNSF-037）为本项目提供1200万元专项支持，资金使用聚焦三大方向：

1. 算法鲁棒性验证：通过模拟量子计算噪声环境，测试HDCGO在极端条件下的稳定性；
2. 硬件协同设计：联合壁仞科技开发支持动态精度的AI加速芯片BR100 Pro；
3. 开源生态建设：2025年10月将发布基于PyTorch的HDCGO插件，兼容Hugging Face生态。

典型案例：
在基金资助下，依图与上海交通大学AI研究院共建的联合实验室，已构建包含30万组对比实验的数据集，针对BERT-Large模型的微调任务，HDCGO技术使每秒浮点运算次数（TFLOPS）从124.3提升至127.8（提升2.82%），验证了算法在不同任务场景的普适性。

产业落地的未来图景

自动驾驶训练成本下降
据上海市经信委《2025-2030 AI产业发展白皮书》测算，若HDCGO技术普及，2026年L4级自动驾驶模型训练成本将从当前约320万元/次降至312万元/次（降幅2.5%），蔚来汽车已启动技术对接，计划2027年将其应用于城市NOA（导航辅助驾驶）系统的迭代。

生物医药领域效率革命
在蛋白结构预测领域，依图与中科院上海药物所的合作项目显示，HDCGO技术使AlphaFold3的推理速度提升3.1%（从每秒0.8个氨基酸预测升至0.83个），预计2028年，新药研发周期可从平均10.7年缩短至10.4年。

绿色AI的里程碑
根据《上海碳达峰实施方案》，2025年数据中心PUE需降至1.25以下，HDCGO技术通过降低计算冗余，可使同等任务量下的GPU能耗降低14.2%，腾讯清远数据中心已开展试点，预计2026年实现年减排二氧化碳2.1万吨。

科学价值观的坚守与创新

依图团队在研发中坚持"三个不"原则：

1. 不夸大指标：2.5%的提升基于A100集群实测，拒绝使用"理论峰值"等模糊表述；
2. 不掩盖局限：公开承认在RNN架构中效率提升仅0.7%，需结合其他技术优化；
3. 不封闭生态：通过上海人工智能公共服务平台开放核心算法接口，接受第三方复现。

行业启示：
在AI大模型"参数军备竞赛"趋缓的2025年，依图的突破证明：通过算法-硬件-数据的协同创新，仍可在传统训练框架内挖掘显著效率提升，这一路径为中小企业提供了可复用的技术升级范本。

参考文献

1. 上海市科学技术委员会《2025年度自然科学基金结题报告》（2025-09-19）
2. 依图科技内部技术白皮书《HDCGO算法设计与实现》（版本号：V1.2.3）
3. 上海市人工智能实验室《深度学习训练效率测评标准》（SJ/AI 2025-008）
4. 复旦大学附属华山医院《医疗AI系统升级需求说明书》（2025-07-25）
5. 壁仞科技BR100 Pro芯片规格书（2025-06-15）

在AI技术从"可用"向"好用"演进的关键期，依图科技的实践印证了：基础研究的微小突破，完全可能通过系统性工程化，转化为产业变革的杠杆，这种"深耕一厘米，拓宽一公里"的创新哲学，正是上海建设全球科创中心的核心竞争力所在。

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