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本站 4 月 3 日消息，百度本月發(fā)布飛槳框架 3.0 正式版，五大特性專為大模型設(shè)計(jì)。

作為大模型時(shí)代的 Infra“基礎(chǔ)設(shè)施”，深度學(xué)習(xí)框架的重要性愈發(fā)凸顯，大模型訓(xùn)練、推理等任務(wù)都離不開(kāi)深度學(xué)習(xí)框架的優(yōu)化與支撐。

飛槳框架 3.0 號(hào)稱從設(shè)計(jì)理念上實(shí)現(xiàn)了從底層硬件適配到頂層開(kāi)發(fā)體驗(yàn)的全面進(jìn)化，本站附具體介紹如下：

飛槳提出的“動(dòng)靜統(tǒng)一自動(dòng)并行”技術(shù)，大幅降低大模型開(kāi)發(fā)訓(xùn)練成本，讓算法創(chuàng)新回歸核心價(jià)值創(chuàng)造；

“訓(xùn)推一體”設(shè)計(jì)理念打破了訓(xùn)練與推理的割裂狀態(tài)，通過(guò)全方位深度優(yōu)化，飛槳框架 3.0 能夠支持眾多開(kāi)源大模型進(jìn)行高性能推理，并在 DeepSeek V3 / R1 上取得了突出的性能表現(xiàn)。目前，飛槳框架 3.0 支持文心 4.5、文心 X1 等多款主流大模型，DeepSeek-R1 滿血版單機(jī)部署吞吐提升一倍。通過(guò)技術(shù)算法創(chuàng)新，飛槳讓低時(shí)延、高吞吐、低算力成本的推理服務(wù)成為了現(xiàn)實(shí)；

在科學(xué)智能領(lǐng)域，飛槳框架 3.0 錨定科學(xué)前沿探索需要，提升微分方程求解速度。通過(guò)高階自動(dòng)微分和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編譯器技術(shù)，加速微分方程求解，速度比 PyTorch 開(kāi)啟編譯器優(yōu)化后的 2.6 版本平均快 115%。飛槳還對(duì) DeepXDE、Modulus 等主流開(kāi)源科學(xué)計(jì)算工具進(jìn)行了廣泛適配，并成為 DeepXDE 的默認(rèn)推薦后端。其展現(xiàn)的科學(xué)智能潛力在氣象預(yù)測(cè)、生命科學(xué)、航空航天等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值；

在運(yùn)算速度上，借助創(chuàng)新研制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編譯器 CINN，實(shí)現(xiàn)性能的顯著提升，在 A100 平臺(tái)上 RMSNorm 算子進(jìn)行性能測(cè)試，相較于采用 Python 開(kāi)發(fā)接口組合實(shí)現(xiàn)的方式，經(jīng)過(guò)編譯優(yōu)化后的算子運(yùn)行速度提升了 4 倍；使用超過(guò) 60 個(gè)模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，使用 CINN 編譯器后超 60% 模型有顯著性能提升，平均提升達(dá) 27.4%；

在硬件適配方面，飛槳框架 3.0 推出了多芯片統(tǒng)一適配方案，構(gòu)建“一次開(kāi)發(fā)，全棧部署”的生態(tài)體系。目前已適配超過(guò) 60 個(gè)芯片系列，覆蓋訓(xùn)練集群、自動(dòng)駕駛、智能終端等場(chǎng)景，開(kāi)發(fā)者只需編寫(xiě)一份代碼，就可以讓程序在不同芯片上順暢運(yùn)行，輕松實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的跨芯片遷移。

截至 2024 年 10 月，飛槳文心生態(tài)已凝聚 1808 萬(wàn)開(kāi)發(fā)者，服務(wù)了 43 萬(wàn)家企事業(yè)單位，創(chuàng)建了 101 萬(wàn)個(gè)模型。

飛槳框架 3.0 正式版本已面向開(kāi)發(fā)者開(kāi)放，并且兼容 2.0 版本的開(kāi)發(fā)接口。