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。
