从芯片到集群的跨层级训推一体AI基建系统性技术

原创于 2025-12-27 13:52:50 发布 · 138 阅读

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

191 篇文章

订阅专栏

该技术是百度2025年发布的十大科技前沿发明之一，通过跨层级协同优化与训推一体设计，构建了高效、灵活、绿色的AI基础设施体系，核心特征与实现路径如下：

计算层：首创UltraServer柜级超节点，兼容多卡并行，通过XPU Link与PD分离架构实现全栈软硬件协同优化。例如，XPU Link带宽提升8倍，MoE单节点性能提升5-10倍；PD分离架构使Decode/Prefill阶段性能分别提升95%和36%。
存储层：采用自适应元数据架构突破大规模管理瓶颈，专属KV Cache加速方案适配AI业务，支持千亿级文件存储，空间利用率超90%。
网络层：部署推理专属2跳可达架构+弹性eRDMA，构建低时延传输通道，网络时延压至4微秒，实现5000节点集群分钟级故障自愈。
云原生能力：集成全链路智能运维（异常自感知/诊断/恢复）与AI网关增LLM智能路由，提升系统可靠性及资源调度效率。

资源复用与效率提升：通过整合训练与推理流程，实现GPU/NPU异构资源调度、共享存储（如HDFS/Ceph）及KV Cache分块共享，减少30%显存占用，提升资源利用率至85%以上。
动态模型更新：边缘推理节点反馈新数据触发增量训练（如LoRA微调），模型通过K8s Operator自动下发，支持FP16→INT8量化部署，模型显存减半。
分布式训练优化：基于Ray构建分布式训练集群，支持数据并行（PyTorch DDP）、模型并行（Megatron-LM）及流水线并行；vLLM引擎通过PageAttention动态管理KV Cache，吞吐量提升4-8倍。

多芯片协同：解决参数同步（全量/增量/异步）、数据并行策略（Batch级/Token级/Spatial级切分）及通信瓶颈（PCIe/Ethernet/专用高速互联）。例如，采用AllReduce模式降低通信延迟，通过DMA调度与计算重叠优化带宽利用率。
能效与可靠性：液冷技术、模块化设计及智能功耗管理实现PUE低于1.2；Volcano调度器支持任务优先级抢占与资源超卖，结合Prometheus+Grafana实现实时监控与故障恢复。
国产化适配：支持国产CPU（如鲲鹏）与加速卡（如昇腾）协同，构建全栈国产化解决方案，满足金融、能源、政务等领域的安全性与稳定性要求。

大模型训练：支撑文心大模型系列的高效稳定训练，万卡集群任务训练有效率超98%，加速模型迭代与效果涌现。
智能应用落地：赋能数字人直播（如罗永浩数字人直播间GMV破5500万元）、自动驾驶（萝卜快跑累计提供超1400万次出行服务）、智慧城市（舆情分析3分钟完成）等场景，推动生产生活智能化跃迁。
产业生态构建：通过开源生态与技术共享（如RAG技术、AI网关），促进中小企业与开发者平等参与，形成“算力-数据-算法”协同的产业闭环。