当大模型Scaling Law继续，万卡集群算力释放在「百舸」这里找到一条通途

主要观点总结

文章介绍了随着人工智能行业进入大模型时代，算力需求急剧增长，国内外科技厂商纷纷布局AI算力基础设施的情况。以百度推出的百舸AI异构计算平台为例，详述了其在大模型训练、部署和调优方面的优势，及其如何解决多类型芯片混合训练、数据中心电力消耗等问题。同时指出大模型时代的算力需求促使云厂商在优化架构、降低成本等方面寻找突破点，而百舸已经做好应对未来更大规模集群的挑战准备。

关键观点总结

关键观点1: 大模型时代对算力的需求

随着模型规模急剧扩张，AI算力需求迎来爆炸式增长。无论是前期训练还是后期推理，都是如此。大规模GPU算力集群已成为必然选择。

关键观点2: 百度百舸AI异构计算平台的优势

百舸AI异构计算平台推出了百舸4.0版本，解决了多芯混合训练、数据中心电力消耗、网络通信和负载等问题。该平台具备多芯异构、大模型训推加速、高有效训练时长和高算力资源利用率等特性。

关键观点3: 五大维度完成算力破局

针对能耗有效率、单卡算力有效率、并行扩展有效率、有效训练时长和资源利用率等五大行业痛点问题，百舸4.0对症下药，用技术突破为算力释放保驾护航。

文章预览

机器之心原创 作者：杜伟 在电影《天下无贼》中，葛优扮演的黎叔有这样一句经典的台词，「二十一世纪什么最贵？人才！」而随着人工智能行业进入到大模型时代，这一问题的答案已然变成了「算力」。 随着模型规模急剧扩张，参数已经飙升到了千亿甚至万亿级，业界开启了千模大战，AI 算力需求不可避免迎来爆炸式增长，无论是前期训练还是后期推理，都是如此。 在训练层面，OpenAI 曾在 2018 年做过估算，自 2012 年以来，AI 模型训练算力需求每 3.5 个月翻一番，每年所需算力增幅高达 10 倍，增速远远超出了芯片产业长期存在的摩尔定律（性能每 18 个月翻一番）。同时随着大模型及应用越来越多地部署到企业实际业务场景中，推理算力需求也水涨船高。 因此，指数级增长的算力需求对 GPU 等硬件提出了更高要求，大规模 GPU 算力集群成为必然 ………………………………