在当前信息爆炸的时代，企业数字化转型步入了更具挑战的“深水区”，算力需求大幅提升。百度百舸·AI异构计算平台4.0应运而生，成为承载巨大计算能力的关键基础设施。
一、百度百舸·AI异构计算平台4.0概述
百度百舸是百度智能云面向AI原生应用、大模型训练、加速和推理的基础设施。该平台已能对不同地点、规模、集群的智能算力进行统一管理，通过资源抽象和智能调度实现算力资源的高效利用。
二、核心原理与技术优势
2.1 多芯异构与RDMA网络
百度百舸采用多芯异构技术，支持多种芯片混合训练，提高了算力的多样性和灵活性。同时，平台利用RDMA网络实现高效的数据传输和同步，减少了数据传输延迟，提高了吞吐量。这种设计在大规模分布式训练中尤为重要，能够显著提升训练效率。
2.2 Accelerator抽象层
百度百舸还引入了Accelerator抽象层，进一步屏蔽了底层芯片的差异。这种抽象层将芯片算子与上层策略解耦，允许芯片厂商专注于各自芯片的算子调优，而平台则负责将这些算子与上层策略有效结合，确保各种国产芯片在平台上能够达到高效的运行效率。
2.3 AIAK加速推理方案
为了提升推理效率，百度百舸4.0升级了AIAK加速推理方案。该方案通过token切分策略和静态slot机制，将长文本的工作负载分配到多个GPU上，实现流水化并行处理。同时，引入了投机式推理策略，利用小模型生成多个预选结果，再由大模型进行验证，从而降低了成本，提高了推理效率。
三、稳定性与高效性保障
3.1 故障检测与恢复
在大规模深度学习场景中，AI集群的中断频率较高。百度百舸通过Hang检测、慢节点检测等手段实现秒级捕捉checkpoint，快速定位和修复故障，确保了大模型的有效训练时长超过99.5%。此外，百舸Flash Checkpoint技术能够在故障发生时实现快速恢复，减少了对训练时间的影响。
3.2 集合通信库BCCL
百度百舸集群级集合通信库BCCL是业界首创的集合通信带宽监控工具。它能在故障发生时实现秒级感知和定位，快速定位训练慢节点，提高故障处理效率。BCCL还支持多优先级队列和channel tuning等技术，优化了通信与计算的overlap，提升了整体性能。
四、应用场景与案例分享
百度百舸·AI异构计算平台4.0已广泛应用于在线教育、自动驾驶、AIGC、金融服务、智能营销等多个领域。例如，在在线教育领域，平台构建了行业大语言模型应用，缓解了教学工作压力；在自动驾驶领域，提供了软硬一体基础设施方案，加速了自动驾驶业务创新。
总之，百度百舸·AI异构计算平台4.0以其高效、稳定、灵活的算力基础设施，为企业数字化转型提供了强有力的支持。未来，随着AI技术的不断发展，百度百舸将继续发挥其优势，推动AI产业的繁荣发展。
