10月24-26日，由湖南省工業和信息化廳、湖南湘江新區管理委員會指導，長沙市工業和信息化局、長沙信息產業園管委會、CSDN主辦的2024長沙·中國1024程序員節在長沙圓滿落幕。來自全球的200+位行業領袖與技術專家，探討智能應用生態的最新進展與未來趨勢，共同見證了這一場技術的盛宴。其中，8位來自華為的行業專家和技術先鋒深度參與本次大會，全面分享開源、大模型、算力等前沿技術，與現場的開發者們探討智能應用新生態。

任旭東：共筑開發者生態，共贏智能時代

在“岳麓對話暨1024程序員節開幕式”上，華為首席開源聯絡官、CNCF基金會董事任旭東發表《共筑開發者生態，共贏智能時代》的主題演講，分享了“開源+AI”與開發者之間緊密交織的關系、對未來產業集群和程序員的影響，以及華為的實踐。

任旭東認為，AI 的發展將迎來開發者增長的下一個爆發期，同時在開源的推動作用下，AI的生態發展可能更快到達臨界點。在此趨勢下，華為積極參與全球開源貢獻，深耕智能時代下的核心基礎軟件，構建 AI 領域關鍵組件，提供一個強大的技術棧和多項開發者激勵計劃，以支持開發者實現高效的應用開發。任旭東指出，未來開源社區的代碼流動性和人才匯聚效應將形成新質生產力，促進萬億產業集群的發展。

劉偉：十問 AI 大模型

大模型時代的到來，使國內 AI 面臨著機遇與挑戰。在本屆程序員節岳麓對話上，《十問 AI 大模型》對話從推理模型（OpenAI o1）、智能體（Agent）以及多模態模型（Sora）這些2024年的新興熱潮技術作為切入點，展開了深度討論。華為計算產品線昇騰領域人工智能生態總經理劉偉參與該環節的討論。

劉偉表示，國內企業有機會在構建更加開放和更加易用的生態系統上有所突破：“讓國內的企業和研究機構一起來構建 AI 所需要的軟件棧和生態鏈，近一步降低AI應用的 經濟 和技術門檻，加速 AI 大模型應用創新。要通過 AI 解決垂域場景細枝末節的數據生成能力的問題，提升數據的質量。只要有足夠耐心等待機遇，我相信國內AI大模型的超級應用終會出現。”

楊滔：昇思 2.4 版本加速大模型原生創新

在開源論壇上，昇思MindSpore開源生態總監楊滔以“昇思 2.4 版本加速大模型原生創新”為題，闡述了開源框架作為人工智能領域的基礎軟件，在驅動AI創新進程中的核心作用。

楊滔強調，隨著AI應用的繁榮發展，大模型正引領我們邁向充滿無限想象的新紀元，而AI框架則是這一波創新浪潮的動力源泉。昇思MindSpore 2.4版本通過引入原生親和超節點架構，實現了分布式并行的創新突破，顯著提升了萬億級MoE模型的訓練效率，同時，其大模型使能套件以低代碼方式賦能全流程開發，多級編譯與模擬執行技術讓調試調優如虎添翼。此外，昇思還積極探索AI+科學計算的新范式，在AI4Sci項目中孵化科學領域的基礎大模型。昇思MindSpore開源社區一直致力于開源共創，攜手伙伴共建共享共治AI基礎軟件繁榮生態。當前社區通過激勵學術創新、產業創新以及應用創新等行動作為技術創新的支點，推出了論文基金會、原生大模型扶持項目、開發板賦能教程、算法挑戰賽等，以賽促學，激勵算法創新與應用。同時，昇思MindSpore聯合伙伴成立了全國首個昇思生態創新中心，通過生態發展、聯合創新、技術支持以及人才培養，打造生態賦能的陣地。

封舒鑫：大規模AI算力集群性能調優實戰

算力論壇上，華為昇騰計算MindStudio高級工程師封舒鑫發表了《大規模AI算力集群性能調優實戰》的主題演講，深入剖析了大模型時代算力調度優化的新策略。封舒鑫指出，隨著萬卡集群成為新的算力門檻，如Meta基于1.6萬H100集群、xAI Grok-2基于2.4萬H100集群進行訓練，以及自建10萬H100集群訓練Grok-3的壯舉，算力集群的性能調優變得尤為重要。他分享了通用大模型部署中常見的性能問題，如開箱性能低于預期、線性度不達標，以及性能抖動、性能爬坡等長期穩定性問題，并指出萬卡集群性能調優面臨分析效率低、算網存相互影響、實時性要求高、數據量大、調優門檻高等挑戰。

此外，封舒鑫還詳細介紹了MindStudio性能調優工具鏈及方法論，通過案例展示了如何利用MindStudio的集群分析、性能比對、時序打點圖及通信分析功能，精準定位并解決模型線性度劣化問題。他強調，集群性能調優是大模型領域的必備內功，而昇騰MindStudio提供的全流程性能調優工具鏈及完整方法論，將為未來面對十萬卡、百萬卡規模算力集群的性能調優提供有力支持，推動性能分析從開發態向運維態演進，實現自頂向下、由粗到細的系統性工程。

高妍：低代碼與大模型結合的軟件開發技術與實踐

在研發效能論壇上，華為云低代碼產品專家高妍以《低代碼與大模型結合的軟件開發技術與實踐》為主題，帶來了深刻洞見。她指出，隨著人工智能邁入新階段，生成式人工智能AIGC正逐步重塑應用全生命周期，引領軟件研發從代碼為中心向模型為中心轉變，催生了軟件工程3.0的智能化新時代。Gartner的預測也強調了組裝式應用與生成式AI技術的重要性，預示著人機共生的研發作業模式將成為主流。在此背景下，低代碼平臺不僅未遭AI終結，反而通過與大模型的深度融合，如Astro低代碼平臺全面接入AIGC能力，實現了秒級應用構建與10倍效率提升，展現了低代碼與大模型在應用開發中的互補優勢。

高妍強調，面對挑戰與機遇，智能化、開放性以及更深入、更垂直的場景挖掘成為低代碼發展的重要趨勢，共同推動著軟件研發邁向更加高效、智能的未來。

徐毅：讓每個開發者擁有一臺云主機

在智能應用論壇上，華為云開發者聯盟開發者技術布道師、開發者技術支持（DTSE）教練徐毅以《讓每個開發者擁有一臺云主機》為主題，展現了開發基礎設施民主化的愿景，圍繞鴻蒙原生應用生態、鯤鵬生態及昇騰AI計算生態，基于華為云構建的統一開發者平臺，闡述了如何通過端云一體化的基礎設施助力開發者實現生態共贏。

Peng Song：HarmonyOS AI智能編碼助力鴻蒙原生應用高效開發

同樣在智能應用論壇上，華為HarmonyOS開發者技術架構師Peng Song發表了《HarmonyOS AI智能編碼 助力鴻蒙原生應用高效開發》的主題演講，展示了HarmonyOS如何利用AI大模型的核心功能——包括代碼補全、代碼生成、代碼修復、異常檢測、注釋生成及代碼解釋，來重塑開發流程，通過自然語言描述智能生成代碼，實現精準理解開發者意圖的代碼補全，并介紹了鴻蒙知識問答助手及畢方AI輔助萬能卡片生成框架等創新功能。

Peng Song表示，HarmonyOS將持續提升智能編程能力，以更加高效、智能的方式助力鴻蒙原生應用的開發與創新。

本屆1024程序員節上，我們不僅見證了華為在開源、大模型、算力集群、低代碼、開發基礎設施等多個領域的最新進展與未來趨勢，更深刻感受到了創新與實踐碰撞的火花。華為以其全面的產品、技術與資源，全方位服務開發者，助推智能應用生態邁向更加繁榮發展的新階段。