近日，百度智能云在人工智能蓬勃發(fā)展的背景下，成功點亮了昆侖芯三代三萬卡集群。這是國內(nèi)首次正式點亮的自研萬卡集群，標(biāo)志著百度在AI算力領(lǐng)域邁出了重要一步。不僅為百度自身的技術(shù)發(fā)展注入強大動力，也為整個中國科技界、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)與AI行業(yè)帶來了新的發(fā)展機遇。

萬卡集群的建立，不僅為百度提供了強大的算力支持，還推動了模型降本的趨勢。近年來，AI行業(yè)在努力降低大模型使用成本的過程中，算力緊張一直是導(dǎo)致成本高位的主要原因之一。百度通過自研芯片結(jié)合大規(guī)模集群的建設(shè)，不僅解決了自身算力供給的問題，還為整個行業(yè)提供了新的思路和方向。

從算力上看，超大規(guī)模并行計算能力顯著提升了訓(xùn)練效率，萬卡集群能夠?qū)⑶|參數(shù)模型的訓(xùn)練周期大幅壓縮，滿足了AI原生應(yīng)用快速迭代的需求。同時，它也支持更大模型與復(fù)雜任務(wù)以及多模態(tài)數(shù)據(jù)的處理，為Sora類應(yīng)用的開發(fā)提供了強力保障。此外，萬卡集群還具備強大的多任務(wù)并發(fā)能力。通過動態(tài)資源切分，單個集群可以同時訓(xùn)練多個輕量化模型，這無疑減少了算力的浪費，實現(xiàn)了訓(xùn)練成本的指數(shù)級下降。

在國產(chǎn)大模型崛起的當(dāng)下，百度的萬卡集群逐步從“單任務(wù)算力消耗”轉(zhuǎn)向“集群效能最大化”階段。這一改變憑借模型優(yōu)化、有效訓(xùn)練率提升和動態(tài)資源分配等手段，使得智能調(diào)度任務(wù)成為可能。訓(xùn)練、微調(diào)和推理任務(wù)的混合部署不僅提升了集群的綜合利用率，還降低了單位算力的成本。

然而，在萬卡集群的部署過程中，像多芯混訓(xùn)和激增的故障率等問題成為了巨大挑戰(zhàn)。對此，百度在24年9月正式升級的百舸AI異構(gòu)計算平臺4.0扮演了至關(guān)重要的角色。該平臺首先突破了硬件擴展性瓶頸，避免了通訊帶寬問題，同時提出的創(chuàng)新性散熱方案為萬卡集群的能效與散熱問題提供了解決方案。

在優(yōu)化模型的分布式訓(xùn)練中，百舸4.0通過高效并行化任務(wù)切分策略，使訓(xùn)練主流開源模型的集群MFU提升至58%；在提升穩(wěn)定性方面，則提供了容錯與穩(wěn)定性機制，保障有效訓(xùn)練率達到98%。特別是在跨地域通信中，百舸構(gòu)建了十萬卡級別的超大規(guī)模HPN高性能網(wǎng)絡(luò)，利用優(yōu)化的拓撲結(jié)構(gòu)與多路徑負載均衡策略，140公里的跨地域通信在效率方面得以提升。

值得注意的是，百舸平臺通過先進的擁塞控制和集合通信算法，保證了網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性與高效性。在多芯混訓(xùn)方面，百舸展示了強大的資源整合能力，能夠?qū)碜圆煌攸c、不同規(guī)模的異構(gòu)算力進行統(tǒng)一管理與調(diào)配，從而實現(xiàn)高達95%的萬卡多芯混合訓(xùn)練效能。這一切都為集群的穩(wěn)定性提供了保障，使得百度的集群能夠在實際應(yīng)用中表現(xiàn)出色。

近期，花旗銀行發(fā)布的研報指出，DeepSeek和百度等中國模型在展現(xiàn)出高效與低成本優(yōu)勢的同時，將對全球AI應(yīng)用開發(fā)產(chǎn)生積極影響，并推動2025年人工智能應(yīng)用的拐點。對此，中國工程院院士、清華大學(xué)計算機系教授鄭緯民也表示，構(gòu)建國產(chǎn)自主萬卡系統(tǒng)充滿挑戰(zhàn)，卻至關(guān)重要。

這場算力革命的不僅是技術(shù)的突破，更是產(chǎn)業(yè)競爭的加速。未來，隨著萬卡集群的全面投入使用，國內(nèi)的AI應(yīng)用必將迎來新一輪的火熱發(fā)展，推動各行各業(yè)的智能化進程。我們期待這項創(chuàng)新技術(shù)能夠為中國在全球AI競爭中贏得更多話語權(quán)，同時也希望整個社會能夠以此為契機，攜手共建一個更為理性和人性化的AI生態(tài)。

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