百度飛槳框架3.0正式版：大模型新寵，五大特性引領(lǐng)AI新潮流
隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，深度學習框架在其中的重要性愈發(fā)凸顯。作為大模型時代的Infra“基礎(chǔ)設(shè)施”，深度學習框架為算法創(chuàng)新、模型訓練、推理等任務(wù)提供了強大的支撐。在此背景下，百度發(fā)布了飛槳框架3.0正式版，以其五大特性引領(lǐng)AI新潮流。
首先，飛槳提出的“動靜統(tǒng)一自動并行”技術(shù)，實現(xiàn)了從底層硬件適配到頂層開發(fā)體驗的全面進化。這一技術(shù)大幅降低了大模型開發(fā)訓練成本，讓算法創(chuàng)新回歸核心價值創(chuàng)造。動靜統(tǒng)一意味著靈活性與穩(wěn)定性的完美結(jié)合，自動并行則是通過算法優(yōu)化，實現(xiàn)數(shù)據(jù)和算力的高效利用，大幅提高模型訓練的效率。
其次，“訓推一體”設(shè)計理念打破了訓練與推理的割裂狀態(tài)。通過全方位深度優(yōu)化，飛槳框架3.0能夠支持眾多開源大模型進行高性能推理。這一設(shè)計理念將訓練與推理融為一體，使得開發(fā)者可以更加便捷地構(gòu)建和優(yōu)化模型。在DeepSeek V3/R1上取得的突出性能表現(xiàn)，正是這一理念發(fā)揮效用的最佳證明。
在科學智能領(lǐng)域，飛槳框架3.0錨定了科學前沿探索的需要，提升微分方程求解速度。通過高階自動微分和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編譯器技術(shù)，加速微分方程求解，速度比PyTorch開啟編譯器優(yōu)化后的2.6版本平均快115%。這一成果在氣象預測、生命科學、航空航天等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用價值。
再者，借助創(chuàng)新研制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編譯器CINN，飛槳實現(xiàn)了性能的顯著提升。在A100平臺上RMSNorm算子進行性能測試，相較于采用Python開發(fā)接口組合實現(xiàn)的方式，經(jīng)過編譯優(yōu)化后的算子運行速度提升了4倍。這一創(chuàng)新成果為模型推理提供了更快的速度和更高的效率，進一步推動了AI技術(shù)的發(fā)展。
此外，飛槳框架3.0推出了多芯片統(tǒng)一適配方案，構(gòu)建了“一次開發(fā)，全棧部署”的生態(tài)體系。這一方案覆蓋了訓練集群、自動駕駛、智能終端等場景，開發(fā)者只需編寫一份代碼，就可以讓程序在不同芯片上順暢運行，輕松實現(xiàn)業(yè)務(wù)的跨芯片遷移。這一生態(tài)體系的建立，為開發(fā)者提供了更多的選擇和便利，進一步推動了AI技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。
最后，值得一提的是，飛槳框架3.0已適配超過60個芯片系列，截至2024年10月，飛槳文心生態(tài)已凝聚1808萬開發(fā)者，服務(wù)了43萬家企事業(yè)單位，創(chuàng)建了101萬個模型。這些數(shù)據(jù)充分證明了飛槳框架在推動AI發(fā)展方面的巨大影響力。
綜上所述，百度飛槳框架3.0正式版以其五大特性——動靜統(tǒng)一自動并行、訓推一體、科學智能領(lǐng)域突破、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編譯器提升以及多芯片統(tǒng)一適配方案——引領(lǐng)著AI的新潮流。這五大特性不僅為開發(fā)者提供了更便捷、高效的開發(fā)環(huán)境，也為AI技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用開辟了新的道路。隨著飛槳框架3.0正式版的推出，我們相信，它將為AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展注入新的活力，推動人工智能技術(shù)不斷向前發(fā)展。
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