关键词： 百度智能云大会 大模型 技术变革 产业变革 云计算 基础设施 企业增长机会 GPU集群 计算时代 规模 高密 互联 运维 硬件故障 算力平台 模型训练 稳定性 有效训练时长 模型推理 长文本推理 用户体验 成本 大模型工具链 应用开发平台 企业级应用 竞争优势 生产力场景 增长机会
9月25日，在百度智能云大会上，百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖表示，过去的一年，是大模型从技术变革走向产业变革的关键一年。大模型与云计算紧密结合，正在成为新型的基础设施。这样大范围的基础设施升级将带来生产力的巨大跃迁。大模型给每个企业提供了平等的增长机会。不管企业大小、场景多少，谁先用起来，谁就抢占先机。
1834年，第一台现代发电机诞生；到1882年，美国建成全球第一座现代电厂；再到电力成为全球性的能源基础设施，用了大约90年。1969年，阿帕网连接了四所美国高校，到互联网成为全球信息基础设施，只用了大约30年。而大模型及其相关系统，在短短几年内，正在迅速成为为新一代的基础设施，这次变革的速度前所未有。
如何在这场变革中抓住机遇、引领未来？“相信不少人都听说过‘万卡集群’，但深入了解的应该不多，而真正用得上、用得好的，就更少了。其实，GPU集群完全不同于传统的CPU集群，开启了全新的计算时代。”沈抖表示。
简单来说，GPU集群有三个特征：极致规模、极致高密和极致互联。这些“极致”带来了两个方面的严峻挑战。一方面是巨额的建设、运营成本，要想建立一个万卡集群，单是GPU的采购成本就高达几十亿元；另一方面，在如此大规模的集群上，运维的复杂性急剧增加。
“我们知道，硬件不可避免地会出故障，而规模越大，出故障的概率就越高。”沈抖分析说道。他举了个例子，Meta训练llama3的时候，用了1.6万张GPU卡的集群，平均每3小时就会出一次故障，而这些故障绝大多数是由GPU引起的。实际上，GPU是一种很敏感的硬件，连天气、温度的波动，都会影响到GPU的故障率。
“这两个挑战迫使我们重新思考如何构建、管理和维护这样庞大而复杂的GPU集群，屏蔽硬件层的复杂性，为大模型落地的全流程提供一个简单、好用的算力平台，让用户能够更容易地管理GPU算力、低成本地用好算力。”沈抖表示。
过去一年，企业用户模型训练需求猛增，需要的集群规模也越来越大。与此同时，大家对模型推理成本的持续下降的预期也越来越高。这些都对GPU管理的稳定性和有效性提出了更高要求。
“进入规模化训练阶段，最重要的就是稳定性。”沈抖指出，“大模型训练是一个庞大的单一任务，需要齐步走。一个点出错，整个集群就得停下、回滚到上一个记忆点。而GPU机器又很贵，每停一分钟都是白白烧钱。这就是为什么‘有效训练时长’这个指标很关键，它指的就是机器真正在工作的时间的占比。在万卡任务上，百舸4.0可以保障有效训练时长占比达到99.5%，远高于行业内公布的相关指标。”
模型训好了之后就是推理，也就是模型在各个场景被用起来的阶段。在这个阶段，最重要的两件事是速度和成本。前者决定用户体验，后者决定性价比。而且，现在长文本推理逐渐成为主流，这两个问题会越来越突出。
“模型在推理的时候，它需要把你的问题都转化成token，算一遍之后才能开始出第一个字。而且这不是一次性的计算，每生成一个字都需要和前面所有字去做注意力计算。虽然这整体上是个串行过程，但通过架构分离、KV Cache、负载分配等一系列加速工作，百舸4.0整体上提高了推理效率，降低了成本，让长文本推理效率提升了1倍以上。”沈抖介绍称。
同时，他指出，大模型应用的爆发，离不开便捷、高效的大模型工具链和应用开发平台。百度官方数据显示，目前，在千帆大模型平台上，文心大模型日均调用量超过7亿次，累计帮助用户精调了3万个大模型，开发出70多万个企业级应用。“这条陡峭的曲线，不仅反映了千帆平台上大模型的调用量，也是过去18个月整个国内大模型产业发展的一个缩影，但这只是一个序幕。”
“过去一年，尽管充满不确定性，但我们已经看到了一个确定的未来。那就是大模型正在加速深入生产力场景，成为企业获得竞争优势的关键要素。”沈抖表示，“我们相信，大模型给每个企业提供了平等的增长机会。不管企业大小、场景多少，谁先用起来，谁就抢占先机。”
