国产昆仑芯万卡集群的建设之路充满了技术挑战，这不仅体现在硬件层面，软件层面亦是如此。然而，百度百舸AI异构计算平台4.0的升级，为这一挑战提供了有力的解决方案。该平台于2024年9月焕新登场，专注于满足大模型全周期算力需求，通过集群创建、开发实验、模型训练、模型推理四大板块，为企业提供全方位、高效能的AI基础设施，对昆仑芯万卡集群的建设起到了决定性作用。
在硬件扩展性方面，昆仑芯万卡集群突破了卡间互联的拓扑限制，有效避免了通信带宽成为瓶颈。同时，面对芯片及集群功耗的巨大挑战，创新性散热方案应运而生，使得万卡规模常规方案的功耗得以控制在合理范围内。通过完善模型的分布式训练优化，采用高效的并行化任务切分策略，主流开源模型的集群MFU性能提升了58%。在稳定性方面，容错与稳定性机制的引入，确保了即使面对单卡故障率随规模上升的情况，万卡集群的有效性也能保持在98%的高水平。
昆仑芯作为国内自主研发的AI芯片，其独特的技术优势在百舸4.0的加持下得到了充分发挥，使得国产AI芯片在生成式人工智能时代展现出了前所未有的竞争力。这一突破不仅提升了昆仑芯的市场地位，更为整个AI行业带来了新的发展机遇。
专家预测，未来一年将是AI原生应用爆发式增长的关键时期。昆仑芯万卡集群的建成，不仅为百度及其客户提供了强大的算力支持，还有效提升了资源整体利用率，降低了大模型训练成本。这一成果推动了模型降本的趋势，为AI行业的发展提供了新的思路和方向。随着国产大模型的兴起，万卡集群的角色也在悄然转变，从单纯的算力供给者逐渐转变为“有效”算力供给的引领者。
为了实现这一目标，昆仑芯万卡集群采用了多种手段，如模型优化、并行策略、有效训练率提升以及动态资源分配等。这些手段共同作用下，实现了智能调度任务，将训练、微调、推理任务混合部署，从而最大化提升了集群综合利用率，降低了单位算力成本。这一转变不仅提升了算力的效能，更为企业提供了更加稳定、高效的算力支持。
