在AI技術日新月異的今天，萬卡集群的崛起為百度乃至整個行業帶來了算力與成本優化的雙重突破。這一創新舉措不僅顯著增強了百度的計算能力，更為降低大模型使用成本開辟了新路徑。
算力，作為AI發展的核心驅動力，一直是制約大模型廣泛應用的關鍵因素。面對算力緊張的現狀，百度通過自主研發芯片和構建大規模集群，成功打破了算力瓶頸。萬卡集群的建成，不僅滿足了百度自身對算力的龐大需求，更為行業樹立了新的標桿，引領著算力供應的新方向。
在算力表現上，萬卡集群展現出了超大規模并行計算的優勢，能夠大幅提升訓練效率。對于千億參數級別的模型，萬卡集群能夠顯著縮短訓練周期，滿足AI原生應用快速迭代的需求。同時，它還支持萬億參數模型、復雜任務和多模態數據，為Sora類應用的開發提供了強有力的支撐。萬卡集群還具備多任務并發能力，通過智能調度和動態資源分配，實現了多個輕量化模型的并行訓練，進一步降低了訓練成本。
隨著國產大模型的蓬勃發展，萬卡集群的作用日益凸顯。它從“單任務算力消耗”向“集群效能最大化”轉變，通過一系列優化手段，如模型優化、并行策略調整、有效訓練率提升等，實現了訓練、微調、推理任務的混合部署。這一轉變不僅提升了集群的綜合利用率，還有效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發揮了關鍵作用。該平臺在硬件擴展性、能效與散熱、分布式訓練優化、穩定性提升等方面取得了顯著成果。例如，它突破了卡間互聯的拓撲限制，解決了通信帶寬瓶頸問題；采用創新性散熱方案，解決了萬卡集群的能效與散熱難題；通過高效并行化任務切分策略，提升了主流開源模型的訓練效率；提供容錯與穩定性機制，保障了萬卡集群的有效訓練率。
該平臺還建設了超大規模HPN高性能網絡，優化了拓撲結構，進一步降低了通信瓶頸。這些技術的突破和應用，為萬卡集群的穩定運行和高效訓練提供了有力保障。
業界對萬卡集群的認可也在不斷加深。花旗銀行發布的研報指出，DeepSeek、百度等中國模型展現出的高效和低成本優勢，將加速全球AI應用開發的進程，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，但對于推動AI技術的發展具有重要意義。
萬卡集群的成功實踐，不僅為百度帶來了顯著的算力提升和成本優化，更為整個AI行業樹立了新的典范。隨著技術的不斷進步和應用場景的拓展，萬卡集群將在未來發揮更加重要的作用，推動AI技術的持續創新和廣泛應用。
