國產昆侖芯萬卡集群的建設之路充滿了技術挑戰,這不僅體現在硬件層面,軟件層面亦是如此。然而,百度百舸AI異構計算平臺4.0的升級,為這一挑戰提供了有力的解決方案。該平臺于2024年9月煥新登場,專注于滿足大模型全周期算力需求,通過集群創建、開發實驗、模型訓練、模型推理四大板塊,為企業提供全方位、高效能的AI基礎設施,對昆侖芯萬卡集群的建設起到了決定性作用。

在硬件擴展性方面,昆侖芯萬卡集群突破了卡間互聯的拓撲限制,有效避免了通信帶寬成為瓶頸。同時,面對芯片及集群功耗的巨大挑戰,創新性散熱方案應運而生,使得萬卡規模常規方案的功耗得以控制在合理范圍內。通過完善模型的分布式訓練優化,采用高效的并行化任務切分策略,主流開源模型的集群MFU性能提升了58%。在穩定性方面,容錯與穩定性機制的引入,確保了即使面對單卡故障率隨規模上升的情況,萬卡集群的有效性也能保持在98%的高水平。
昆侖芯作為國內自主研發的AI芯片,其獨特的技術優勢在百舸4.0的加持下得到了充分發揮,使得國產AI芯片在生成式人工智能時代展現出了前所未有的競爭力。這一突破不僅提升了昆侖芯的市場地位,更為整個AI行業帶來了新的發展機遇。
專家預測,未來一年將是AI原生應用爆發式增長的關鍵時期。昆侖芯萬卡集群的建成,不僅為百度及其客戶提供了強大的算力支持,還有效提升了資源整體利用率,降低了大模型訓練成本。這一成果推動了模型降本的趨勢,為AI行業的發展提供了新的思路和方向。隨著國產大模型的興起,萬卡集群的角色也在悄然轉變,從單純的算力供給者逐漸轉變為“有效”算力供給的引領者。
為了實現這一目標,昆侖芯萬卡集群采用了多種手段,如模型優化、并行策略、有效訓練率提升以及動態資源分配等。這些手段共同作用下,實現了智能調度任務,將訓練、微調、推理任務混合部署,從而最大化提升了集群綜合利用率,降低了單位算力成本。這一轉變不僅提升了算力的效能,更為企業提供了更加穩定、高效的算力支持。






