作者：算力魔方創(chuàng)始人/英特爾創(chuàng)新大使劉力

在CNN時代，AI模型的參數(shù)規(guī)模都在百萬級別，僅需在單張消費類顯卡上即可完成訓(xùn)練。例如，以業(yè)界知名的CNN模型：ResNet50為例，模型參數(shù)量是約為 25.63M，在ImageNet1K數(shù)據(jù)集上，使用單張消費類顯卡RTX-4090只需大約35~40個小時，即可完成ResNet50模型的預(yù)訓(xùn)練。在大模型時代，由于大模型參數(shù)規(guī)模龐大，無法跟CNN時代的小模型一樣在單張顯卡上完成訓(xùn)練，需要構(gòu)建多張AI加速卡的集群才能完成AI大模型的預(yù)訓(xùn)練。例如：DeepSeek-V3在其技術(shù)報告中介紹，DeepSeek-V3的模型參數(shù)量為671B，需要278萬8千個H800 GPU小時才能完成預(yù)訓(xùn)練，換句話說，在有1萬張H800的GPU集群上，需要訓(xùn)練278.8個小時。

包含1萬張H800的AI數(shù)據(jù)中心包括：帶H800的服務(wù)器節(jié)點、網(wǎng)絡(luò)、存儲、電源、散熱等，一般來說，總建設(shè)預(yù)算在15億美金左右。以從AWS上租用1萬張H800為例，每小時的租金大約為12.3萬美金/小時。以訓(xùn)練DeepSeek-V3為例，

訓(xùn)練效率每提升1%，相當(dāng)于節(jié)約278.8*1%*12.3=34.3萬美金，

即240萬人民幣的租金。所以，在大模型時代，如何充分利用分布式的GPU集群算力，是深度學(xué)習(xí)框架首先需要考慮的點。

要充分利用分布式的GPU集群算力，就需要充分使用復(fù)雜的并行策略，

包括數(shù)據(jù)并行、張量并行、參數(shù)分片并行、流水線并行、序列并行、專家并行等；并且還要提升GPU與GPU，服務(wù)器節(jié)點與服務(wù)器節(jié)點間的通訊效率；除此之外，還要考慮AI數(shù)據(jù)中心不同算力芯片的適配；前沿模型快速發(fā)展時，對新型模型的支持等等...若要求AI模型科學(xué)家既要

熟知模型結(jié)構(gòu)，還要深入了解芯片特點、硬件架構(gòu)、并行策略、調(diào)度邏輯等等

，這會使得大模型的開發(fā)和性能優(yōu)化的

技術(shù)門檻變得非常高

，大大制約了大模型的開發(fā)和訓(xùn)練效率。針對上述需求和痛點，

飛槳新一代框架3.0

應(yīng)運而生，該版本提供了豐富的深度學(xué)習(xí)相關(guān)的各種開發(fā)接口：

表示層：專注于計算圖的表達(dá)與轉(zhuǎn)換，通過高可擴展中間表示PIR，實現(xiàn)動轉(zhuǎn)靜、自動微分、自動并行、算子組合以及計算圖優(yōu)化等核心功能；

調(diào)度層：負(fù)責(zé)對代碼或計算圖進(jìn)行智能編排與高效調(diào)度，支持動態(tài)圖和靜態(tài)圖兩種不同的執(zhí)行模式；

算子層：由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編譯器CINN和算子庫PHI共同構(gòu)成，涵蓋了張量定義、算子定義、算子自動融合和算子內(nèi)核實現(xiàn)等關(guān)鍵功能；

適配層：則用于實現(xiàn)與底層芯片適配，包括設(shè)備管理、算子適配、通信適配以及編譯接入等功能。

飛槳框架3.0憑借強大的功能和優(yōu)化的設(shè)計，

幫助算法工程師和科研人員以更低的成本進(jìn)行算法創(chuàng)新，

并實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。以百度文心大模型為例，飛槳框架3.0在訓(xùn)練、推理等方面為文心大模型提供端到端優(yōu)化，訓(xùn)練方面重點提升訓(xùn)練吞吐、訓(xùn)練有效率和收斂效率，集群訓(xùn)練有效率超過98%；推理部署方面通過注意力機制量化推理、通用投機解碼等技術(shù)提升推理吞吐和效率；全面支持文心4.5、文心X1等大模型的技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。

飛槳框架3.0 Github倉：https://github.com/PaddlePaddle/Paddle。

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審核編輯 黃宇