每經(jīng)記者 可楊    每經(jīng)編輯 楊夏    

9月25日，在2024百度云智大會(huì)上，百度集團(tuán)執(zhí)行副總裁、百度智能云事業(yè)群總裁沈抖在云智大會(huì)上表示，過去的一年，是大模型從技術(shù)變革走向產(chǎn)業(yè)變革的關(guān)鍵一年，而大模型與云計(jì)算緊密結(jié)合，正在成為新型的基礎(chǔ)設(shè)施，“大模型及其相關(guān)系統(tǒng)，在短短幾年內(nèi)，正在迅速成為新一代的基礎(chǔ)設(shè)施。這次變革的速度前所未有”。

百度集團(tuán)執(zhí)行副總裁、百度智能云事業(yè)群總裁沈抖 圖片來源：企業(yè)供圖

圍繞大模型算力方面，沈抖表示，提到算力，不少人都聽說過“萬卡集群”，簡單來說，GPU集群有三個(gè)特征：極致規(guī)模、極致高密和極致互聯(lián)。

而這些“極致”帶來了幾個(gè)嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。沈抖介紹，首先是巨額的建設(shè)、運(yùn)營成本，建一個(gè)萬卡集群，單是GPU的采購成本就高達(dá)幾十億元。其次，在這么大規(guī)模的集群上，運(yùn)維的復(fù)雜性急劇增加。他談到，硬件不可避免地會(huì)出故障，而規(guī)模越大，出故障的概率就越高。“Meta訓(xùn)練Llama3的時(shí)候，用了1.6萬張GPU卡的集群，平均每3小時(shí)就會(huì)出一次故障。”

沈抖進(jìn)一步表示，在這些故障中，絕大多數(shù)是由GPU引起的，其實(shí)GPU是一種很敏感的硬件，連中午天氣溫度的波動(dòng)，都會(huì)影響到GPU的故障率。這兩個(gè)挑戰(zhàn)迫使百度重新開始思考如何構(gòu)建、管理和維護(hù)龐大而復(fù)雜的GPU集群，屏蔽硬件層的復(fù)雜性，為大模型落地的全流程提供一個(gè)簡單、好用的算力平臺(tái)，讓用戶能夠更容易地管理GPU算力、低成本的用好算力。“過去一年，我們感受到客戶的模型訓(xùn)練需求猛增，需要的集群規(guī)模也越來越大，與此同時(shí)，大家對(duì)模型推理成本的持續(xù)下降的預(yù)期也越來越高。這些都對(duì)GPU管理的穩(wěn)定性和有效性提出了更高要求。”

基于此，百度智能云宣布將百舸AI異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)全面升級(jí)至4.0版本，圍繞落地大模型全旅程的算力需求，在集群創(chuàng)建、開發(fā)實(shí)驗(yàn)、模型訓(xùn)練、模型推理四大方面，為企業(yè)提供“多、快、穩(wěn)、省”的AI基礎(chǔ)設(shè)施。

其中，為了解決算力資源短缺的問題，百舸4.0對(duì)“多芯混訓(xùn)”能力進(jìn)行了重點(diǎn)升級(jí)，實(shí)現(xiàn)了在萬卡規(guī)模集群上95%的多芯混合訓(xùn)練效能，達(dá)到業(yè)務(wù)最領(lǐng)先水平。在集群部署環(huán)節(jié)，升級(jí)后的百舸能夠?qū)崿F(xiàn)工具層面的秒級(jí)部署，將萬卡集群運(yùn)行準(zhǔn)備時(shí)間從數(shù)周最快縮減至1小時(shí)，極大地提升部署效率，縮短業(yè)務(wù)上線周期。針對(duì)大模型訓(xùn)練過程中故障頻發(fā)的問題，百舸4.0全面升級(jí)了故障檢測(cè)手段和自動(dòng)容錯(cuò)機(jī)制，可以有效降低故障發(fā)生頻次，大幅減少集群故障處置時(shí)間，在萬卡集群上實(shí)現(xiàn)了超過99.5%的有效訓(xùn)練時(shí)長。

此外，百度智能云同時(shí)公布了千帆大模型平臺(tái)的最新“成績單”，在千帆大模型平臺(tái)上，文心大模型日均調(diào)用量超過7億次，累計(jì)幫助用戶精調(diào)了3萬個(gè)大模型，開發(fā)出70多萬個(gè)企業(yè)級(jí)應(yīng)用。過去一年，文心旗艦大模型降價(jià)幅度超過90%。