商汤大装置助智象未来视频生成业务迁移至国产算力
本文展示国产算力如何在真实生产中支撑视频生成，商汤与智象未来跑通全链路，是工程落地的重要参考。
商汤大装置与智象未来合作，将视频生成业务从传统 GPU 迁移至国产算力。双方通过全栈技术适配、多卡并行优化及 FDE 专家服务，解决了性能与效果差异问题，实现高清视频高效生成，为国产算力规模化商用提供可复用样板。
正文摘录
国产算力走向规模商用，如何跨过从“适配验证”到“真实生产”的关键一步，正成为行业面临的新课题。近期，商汤大装置与智象未来以视频生成业务为切入，跑通了从国产算力适配到规模应用的完整链路。 对于以图像、视频生成模型为核心的 AI 企业而言，国产化并非简单地将模型从一种 GPU 迁移到另一种 GPU。尤其是视频生成模型，参数规模大、推理链路长、计算密集度高，从底层算力、推理框架到模型性能、生成效果和工具链，每一个环节都可能成为国产化落地的“卡点”。 作为全球领先的多模态生成式人工智能创新企业，智象未来（HiDream.ai）致力于打造下一代原生全模态世界模型。依托自研 HiDream 系列大模型，智象未来持续布局商业营销、影视创作、内容创作等场景，目前，其产品已覆盖全球100多个国家和地区，服务超过5000万名专业用户及4万余家企业客户。 作为智象未来重要的 AI 基础设施合作伙伴，商汤大装置持续通过稳定、高效的 AI 基础设施，支撑其模型快速研发和迭代。此次，双方进一步将合作延伸至国产算力适配验证。 围绕智象未来重点业务，商汤大装置从底层算力替代出发，深入模型推理、性能优化、生成效果等关键环节，通过全栈技术适配与 FDE 专家服务，帮助智象未来实现在国产算力环境下的平稳运行，为多模态大模型的国产化部署形成可复用样板。 对于视觉生成应用而言，性能不足不仅会增加用户使用成本，也会影响产品体验和业务规模化应用。因此，此次合作中，智象未来提出了明确的业务指标：在国产算力环境下，实现高清视频的高效生成，并将端到端生成时长优化至业内领先水平。 基于此具体目标，商汤大装置团队基于 LightX2V 进行了多卡并行优化，并进一步探索多机多卡场景下的扩展能力。首先从模型的优化入手，基于训练-推理联合优化的思路，通过 LightX2V 步数蒸馏、CFG 蒸馏等训练方案，在保持视频质量的同时显著提升