在人工智能算力領域，百度智能云近期取得了重大突破，成功點亮了昆侖芯三代萬卡集群，這標志著國內首個自研萬卡集群的正式啟用。據悉，百度智能云計劃進一步擴大規模，點亮3萬卡集群，此舉將為百度自身的技術發展注入強勁動力，同時也為中國科技界、互聯網行業及AI行業帶來新的發展機遇。
萬卡集群的建成，不僅為百度提供了前所未有的算力支持，還推動了模型降本的趨勢。過去一年，大模型使用成本居高不下，算力緊張是其中的關鍵因素之一。百度通過自研芯片和大規模集群的建設，不僅解決了自身的算力瓶頸，也為整個行業提供了全新的解決方案和發展方向。
從算力角度來看，萬卡集群的超大規模并行計算能力實現了訓練效率的飛躍。它能夠將千億參數模型的訓練周期大幅縮短，滿足AI原生應用快速迭代的需求。同時，萬卡集群還能支持更大規模的模型和復雜任務，以及多模態數據的處理，為Sora類應用的開發提供了堅實的基礎。通過動態資源切分和多任務并發能力，萬卡集群能夠同時訓練多個輕量化模型，并通過通信優化與容錯機制減少算力浪費，實現訓練成本的顯著降低。
隨著國產大模型的興起，萬卡集群逐漸從“單任務算力消耗”向“集群效能最大化”轉變。通過模型優化、有效訓練率提升和動態資源分配等手段，百度智能云實現了訓練、微調、推理任務的智能調度和混合部署，從而提升了集群的綜合利用率，降低了單位算力成本。
在萬卡集群的建設過程中，百度百舸AI異構計算平臺4.0發揮了至關重要的作用。該平臺突破了硬件擴展性瓶頸，解決了卡間互聯的拓撲限制和通信帶寬問題。同時，針對萬卡規模常規方案的高功耗問題，百度采用了創新性散熱方案，有效解決了能效與散熱難題。百舸平臺還完善了模型的分布式訓練優化，提升了主流開源模型的訓練效率。在穩定性方面，百舸平臺提供了容錯與穩定性機制，保障了萬卡集群的有效性。
百舸4.0還構建了十萬卡級別的超大規模HPN高性能網絡，針對跨地域通信中的高延遲問題進行了優化。通過優化的拓撲結構、多路徑負載均衡策略及通信策略，百舸實現了幾十公里的跨地域通信。在通信效率上，百舸采用了先進的擁塞控制算法和集合通信算法策略，實現了完全無阻塞的通信，并通過超高精度網絡監控保障了網絡的穩定性。
在多芯混訓方面，百舸展現了出色的資源整合能力。它能夠將不同地點、不同規模的異構算力進行統一管理，構建起多芯資源池。當業務提交工作負載時，百舸可自動進行芯片選型，選擇性價比最高的芯片來運行任務，從而最大化地利用集群的剩余資源。這一能力使得萬卡多芯混合訓練效能高達95%。
在集群穩定性方面，百舸提供了全面的故障診斷手段。百度自研的BCCL能夠快速定位故障并提供自動化的容錯能力，將故障恢復時間從小時級降低到分鐘級。這一能力極大地提高了集群的可靠性和可用性，為萬卡集群的穩定運行提供了有力保障。
日前，花旗銀行發布的研報指出，DeepSeek、百度等中國模型展現出高效和低成本優勢，將有助于加速全球AI應用開發，并在全球范圍內引發更多技術創新。中國工程院院士、清華大學計算機系教授鄭緯民也表示，構建國產自主萬卡系統雖然充滿挑戰，但具有至關重要的意義。
