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近日，百度智能云成功启动了昆仑芯三代万卡集群，这标志着国内首个自主研发的万卡集群正式投入使用。预计未来还将有更大规模的3万卡集群上线。这一进展不仅增强了百度自身的技术实力，也为中国的科技界、互联网行业以及AI产业带来了新的机遇。

万卡集群的优势显著，不仅为百度提供了强大的计算能力，还推动了成本优化。在行业内，降低大型模型的使用成本一直是一个重要目标，而算力不足是造成成本高的主要原因之一。通过自主研发的芯片和大规模集群的建设，百度不仅解决了自身的算力问题，还为行业提供了新的解决方案。

从算力的角度来看，超大规模并行计算能力使得训练效率大幅提升，万卡集群大大缩短了训练周期，满足了AI应用快速迭代的需求。同时，它还能支持更大规模的模型和复杂的任务，包括多模态数据，促进了诸如Sora类应用的发展。此外，万卡集群具备多任务并发处理能力，通过动态资源分配，可以在一个集群内同时训练多个轻量级模型，通过优化通信和容错机制，进一步降低了训练成本。

随着国产大模型的兴起，万卡集群正逐步从单一任务的算力消耗转向最大化集群效能。通过模型优化、提高有效训练率和动态资源配置，智能调度任务，将训练、微调和推理任务混合部署，从而提升了集群的整体利用率，降低了单位算力的成本。

百度的百舸AI异构计算平台4.0（以下简称“百舸平台”）在万卡集群的建设过程中起到了关键作用。该平台突破了硬件扩展性的瓶颈，如卡间互联的拓扑限制，避免了通信带宽成为瓶颈。同时，通过创新的散热方案解决了万卡集群的能效和散热问题。在分布式训练优化方面，采用了高效的并行化任务切分策略，使集群的MFU（内存利用率）提升到了58%。

在稳定性和可靠性方面，百舸平台提供了容错和稳定性机制，避免了因单卡故障率增加而导致的万卡集群有效性大幅下降，确保了有效训练率达到98%。针对机间通信带宽需求，建设了超大规模的高性能网络，优化了拓扑结构，降低了通信瓶颈，带宽有效性达到了90%以上。

在多芯混合训练方面，百舸平台展示了强大的资源整合能力，能够统一管理不同地点、不同规模的异构算力，构建起多芯资源池。当业务提交工作负载时，平台会自动进行芯片选型，选择性价比最高的芯片来运行任务，从而最大化地利用集群的剩余资源，实现高达95%的万卡多芯混合训练效能。

此外，百舸平台还提供了全面的故障诊断手段，能够快速自动侦测到导致训练任务异常的节点故障。百度自研的BCCL（百度集合通信库）能够快速定位故障并提供自动化容错能力，将故障恢复时间从小时级降低到分钟级，极大提高了集群的可靠性和可用性。

最近，花旗银行发布了一份研究报告，指出DeepSeek、百度等中国模型展现了高效且低成本的优势，将加速全球AI应用的开发，并推动2025年人工智能应用的拐点到来。中国工程院院士、清华大学计算机系教授郑纬民也表示，构建国产自主万卡系统虽然充满挑战，但“至关重要”。