軟件開發(fā)流程的智能化，能顯著解放開發(fā)者生產(chǎn)力，并驅動軟件工程領域的范式革新。北京大學計算機學院李戈教授團隊深耕該技術方向并在鯤鵬昇騰科教創(chuàng)新卓越中心的算力支持下，成功研發(fā)出一套基于昇騰平臺的智能化軟件開發(fā)系統(tǒng)，通過大模型自動代碼生成和優(yōu)化技術實現(xiàn)了軟件開發(fā)效率的顯著提升。該成果完成了開源代碼大模型 aiXcoder-7B在昇騰NPU硬件平臺上的適配，通過集成 torch_npu 擴展庫與 MindIE 推理加速套件，實現(xiàn)了模型的高效運行。同時，構建了基于 DeepSeek-V3 Agent 的智能開發(fā)系統(tǒng)。
針對大模型aiXcoder-7B的適配優(yōu)化，其核心依托于代碼生成技術所具備的意圖理解與自動編碼能力。該技術通過深度解析海量代碼與注釋語料，精準識別開發(fā)者編程意圖，自動生成符合工程規(guī)范的高質量代碼。昇騰提供的高性能算力為技術實現(xiàn)奠定了堅實基礎，通過將模型從通用平臺向昇騰NPU高效遷移，使代碼生成的訓練與推理過程全面獲得硬件加速；同時MindIE集成并優(yōu)化了Flash Attention等關鍵算法，使其能在昇騰上高效運行，進一步增強了數(shù)據(jù)處理與模型計算效能。最終，該模型推理速度相比原版實現(xiàn)大幅提升，首Token延遲時間降低至原版的四分之一。
而在DeepSeek-V3 Agent智能開發(fā)系統(tǒng)中，代碼生成技術實現(xiàn)了從 “單一編碼” 到 “復雜場景協(xié)同” 的升級。該技術創(chuàng)新性地將代碼生成與工具調用能力結合，能應對多步驟開發(fā)任務并形成智能化運轉。昇騰的 SmoothQuant 量化技術通過構造數(shù)學等價變換，使大模型難以量化的激活值得到縮放并被輕松量化，并針對量化可能出現(xiàn)的性能波動，團隊借助昇騰特性優(yōu)化算法，有效抑制激活值異常，使能大模型高性能、低精度部署；昇騰 MindIE 推理引擎提供類OpenAI高級封裝接口和底層Token ID接口，使用底層的Token ID接口，可支持系統(tǒng)直接調用底層開發(fā)工具，實現(xiàn)更靈活定制開發(fā)，實現(xiàn)Agent工具調用能力，最終使系統(tǒng)具備代碼補全、研發(fā)問答、缺陷檢測等一站式開發(fā)能力。
此研究成果推動軟件開發(fā)進入“高效、智能、自主化”新階段，對廣大開發(fā)人員具備重要意義。未來，北大團隊將繼續(xù)依托北京大學 鯤鵬昇騰科教創(chuàng)新卓越中心，探索新模型適配與領域化訓練方法，讓智能開發(fā)工具覆蓋金融、能源等行業(yè)，為我國自主創(chuàng)新技術體系注入全新動力。
