主要观点总结
文章介绍了企业数字化转型面临的挑战和解决方案，特别是算力需求大幅提升的情况下，百度智能云的AI异构计算平台百舸的作用和优势。该平台通过多芯混用、快速部署、稳定不间断的任务运行和省训一体等技术手段，满足了大规模GPU集群的需求，提高了智能算力效能和模型训练效率。
关键观点总结
关键观点1: 数字化转型面临的挑战
随着企业数字化转型的深入，数据量呈指数级增长，对算力需求大幅提升，传统算力基础设施难以满足需求。
关键观点2: 百度智能云的解决方案
百度智能云推出了AI异构计算平台百舸，通过多芯混用、快速部署、稳定不间断的任务运行和省训一体等技术手段，满足大规模GPU集群的需求，提高了智能算力效能和模型训练效率。
关键观点3: 多芯混用的优势
多芯混用通过万卡集群、多芯异构等方式，减少了对单一芯片的依赖，提高了算力资源利用率，减少了资源浪费。
关键观点4: RDMA网络的作用
RDMA网络能够实现高效的数据传输和同步，在大规模分布式训练中解决网络传输延迟问题，提升训练效率。
关键观点5: 百舸的其他优化手段
百舸还通过升级AIAK推理加速、Flash Checkpoint、自适应并行策略等手段，进一步提升大模型训练和推理任务的效率。
关键观点6: 百度智能云的影响
百度智能云作为AI时代的底座建设者，通过强大的软硬件能力，推动AI技术在各行各业的广泛应用和产业的智能化升级。
文章预览
在当前这样一个信息爆炸的时代，企业需要处理的数据量呈指数级增长，企业数字化转型已经步入了更具挑战的“深水区”。 算力基础设施能够保证企业有足够的能力来存储、处理和分析这些数据，从而获得有价值的业务洞察。 作为承载巨大计算能力的关键，云计算基础设施已成为各行各业克服挑战的关键支柱。 随着大模型的兴起，“数据飞轮”这一概念逐渐进入人们的视线。如今的大模型AI技术大多依赖于数据驱动，需要通过数据的持续迭代来提升模型的性能。“数据飞轮”的作用正是在于能够让各种应用场景中的数据得到有效利用，并反馈到模型中，实现模型的不断优化，使其更加符合实际需求，并迅速迭代。 当前基础大模型训练所需要的最大AI算力集群规模，已经从单一集群千卡逐步提升至万卡量级。同时，很多智算中心已经部署的GPU集
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